kuantum kuramının matematiği

1
KUANTUM KURAMININ MATEMATİĞİ
Necmi Buğdaycı
2
İÇİNDEKİLER
1 VEKTÖR UZAYLARI ve MATRİSLER ..................................................................................................... 5
1.1 ÖKLİD GEOMETRİSİ VE VEKTÖRLER ............................................................................................ 5
1.2 BAZ VEKTÖRLER VE BOYUT ........................................................................................................ 9
1.3 VEKTÖRLERİN ORTONORMAL BAZDAKİ İFADELERİ: .................................................................. 11
1.4 İÇ ÇARPIM ............................................................................................................................... 12
1.5 VEKTÖR ALT-UZAYLARI ............................................................................................................ 14
1.6 NORMALİZASYON .................................................................................................................. 14
1.7 LİNEER İŞLEMCİLER ................................................................................................................. 14
1.8 MATRISLER .............................................................................................................................. 15
1.9 TERS MATRİSLER VE TEKİLLİK ................................................................................................... 17
1.10 DETERMİNANT ...................................................................................................................... 19
1.11 TRANSPOZ ve ADJOİNT MATRİSLER: ...................................................................................... 21
1.12 MATRİSLER VE İÇ ÇARPIM ...................................................................................................... 22
1.13 BİR LİNEER İŞLEMCİ OLARAK MATRİS ..................................................................................... 22
1.14 ÖZ-VEKTÖRLER VE ÖZ-DEĞERLER: .......................................................................................... 23
1.15 ÖZ-DEĞERLERİN ÇAKIŞMASI DURUMU................................................................................... 27
1.16 BAZ DEĞİŞTİRME ................................................................................................................... 29
1.17 VEKTÖR UZAYLARININ TENSÖR ÇARPIMI ............................................................................... 30
1.18 SONSUZ BOYUTLU VEKTÖR UZAYLARI: ................................................................................... 32
1.19 BİR VEKTÖR OLARAK FONKSİYON .......................................................................................... 33
1.20 FONKSİYON UZAYINDA BAZ VEKTÖRLER .............................................................................. 34
1.21 FONKSİYON UZAYINDA İŞLEMCİLER ....................................................................................... 35
2 KUANTUM MEKANİĞİ .................................................................................................................... 38
2.1 BİR KARA KUTU OLARAK MİKRO-EVREN................................................................................... 38
2.2 DALGA FONKSİYONU: ............................................................................................................. 38
2.3 KUANTUM MEKANİĞİNİN TEMEL İLKELERİ: .............................................................................. 39
2.4 KUANTUM MEKANİĞİNİN VEKTÖR UZAYI VE FİZİKSEL UZAY ..................................................... 40
2.5 İKİ BOYUTLU VEKTÖR UZAYINDA KUANTUM MEKANİĞİ: SPİN (1/2) ......................................... 41
2.6 ÜNİTER İŞLEMCİLER ................................................................................................................ 45
2.7 GÖZLENİRLER VE İŞLEMCİLERİ ................................................................................................. 47
2.7.1 Konum:............................................................................................................................. 47
2.7.2 Momentum: ..................................................................................................................... 49
3
2.7.3 Enerji: ............................................................................................................................... 51
2.7.4 Açısal momentum:............................................................................................................ 52
2.8 NORMALİZE EDİLEMEYEN ÖZ-FONKSİYONLAR ......................................................................... 54
2.9 SÜPERPOZİSYON ..................................................................................................................... 55
2.10 DOLANIK DURUMLAR (ENTANGLEMENT) ............................................................................... 56
4
GİRİŞ
Her fizik kuramı matematiksel bir çatı üzerine kuruludur. Bu yalnızca fiziğin, niceliğin işin içine
girdiği her bilim gibi, sayıları kullanmasından kaynaklanmaz. Daha önemlisi, her fiziksel
kavramın matematiksel bir karşılığı olması gerekir. Uzay, zaman, konum, enerji, kütle, hız gibi
fiziksel terimlerin her birinin bir matematiksel temsili vardır. Kuramlar değiştikçe bu temsiller
de değişir. Örneğin, klasik fizikte uzaydaki konum 3 boyutlu bir vektörle temsil edilirken
görelilik kuramında ise, zaman ile birleşerek 4 boyutlu bir vektörle temsil edilmeye başladı.
Kuantum kuramına geldiğimizde yepyeni bir matematiksel kurguyla karşılaşıyoruz: Konum,
momentum, enerji gibi kavramlara artık birer işlemci (operatör) karşılık gelmektedir.
Bir fizik kuramın matematiksel yapısı çok önemlidir. Kuramı anlamanın en iyi yollarından biri
bu yapıyı çözümlemektir. Bu yapı, kuramın hem yalın bir tasvirini verir hem de işleyişi ve
öngörüleri konusunda kesin bilgi sağlar. Çoğu zaman fiziksel kavramlar ve formüller üzerinde
yoğunlaşıp denklemler çözmekle uğraşırken, bu matematiksel yapı gözden kaçabilir. Bu
metinde Kuantum kuramının matematiksel yapısı üzerinde duracağız.
Kuantum kuramı lineer bir kuramdır. Üzerine kurulu olduğu temel matematik ise lineer cebir
ve vektör uzaylarıdır. Birinci bölümde vektör uzayları konu edilerek kuantum kuramı için
gerekli matematiksel araçlar işlenmektedir. İkinci bölümde ise, kuantum kuramının temel
aksiyomları verilerek birinci bölümdeki matematiğin kuantum kuramında nasıl kullanıldığı
açıklanmaktadır.
Metinde standart bir kuantum mekaniği kitabında yer almayan konulara ağırlık verilirken, bu
kitaplarda çokça işlenen konulara (Shrödinger denkleminin çözümleri vb.) fazlaca yer
verilmemiştir. Ayrıca bu metin standart kuantum mekaniğinin temel ilkeleriyle ilgilidir.
Rölativistik kuantum mekaniği metnin kapsamı dışındadır.
5
1. VEKTÖR UZAYLARI ve MATRİSLER
1.1. ÖKLİD GEOMETRİSİ VE VEKTÖRLER
Vektör, çoğu kez kabaca bir yönü ve bir büyüklüğü olan bir nicelik olarak tanımlanır. Her ne
kadar yön ve büyüklük kavramları apaçık görünse de, her ikisi de matematiksel olarak daha
kesin bir şekilde tanımlanmaya muhtaçtırlar. Önce yön kavramından başlayalım.
İki vektörü toplarken biri, diğerinin ucuna taşınır. Başka bir deyişle, aynı büyüklükte ve
yöndeki bir vektörü birinci vektörün ucundaki noktaya yerleştirmek gerekir. Bir uzayın
değişik noktalarında, aynı yönün hangisi olduğuna karar vermek göründüğü kadar basit bir iş
değildir. Örneğin dünya üzerinde iki farklı noktadaki batı doğrultusunu düşünelim. Eğer arada
boylam farkı varsa bu iki doğrultu aslında birbirinden farklıdır, tam zıt doğrultuda bile
olabilirler. Uzaydan bakıldığında bu fark açıkça görülür. Dünyayı göz önüne almayıp bütün
yönleri uzayda tanımlarsak bu sorun ortadan kalkacakmış gibi gelebilir. Oysa durum öyle
değildir.
Şekil 1: Bir vektörün diğer bir noktaya taşınması
Öklid’in ünlü “paralel aksiyom”una göre, bir doğruya dışındaki bir noktadan yalnızca bir
paralel çizilebilir. İki farklı noktadan çizilen doğrultular paralel iseler aynı yöndedirler
diyebiliriz. Böylece bir noktadaki vektörü, boyunu ve yönünü koruyarak başka bir noktaya
taşımak mümkün olur. Öklid’in bu aksiyomunun geçerli olduğu uzaylarda vektörleri
tanımlamakta ve birbirleriyle toplamakta hiçbir sorun yoktur.
Ancak 18.yy’dan itibaren anlaşıldı ki, bu aksiyoma uymayan geometriler de mümkündür.
Öklid-dışı (non-Euclidean) geometrilerde bir noktaya dışındaki bir noktadan birden fazla
paralel çizilebilir veya hiçbir paralel çizilemeyebilir. Bu durumda bir vektörü başka bir
noktaya taşımanın doğal bir yolu yoktur. Öklid dışı geometriler düz olmayan eğri uzaylar
olarak düşünebilirler. Şekil 2 iki boyutlu bir eğri uzayı göstermektedir. Bu nedenle bu tür bir
geometriye sahip uzaylarda, uzayın tamamında geçerli olacak şekilde yön tanımlama olanağı
ortadan kalkar.
6
Şekil 2: Bu iki çizgi paralel mi?
Demek ki vektörleri eğri yüzeyler üzerinde değil, düzlemler üzerinde tanımlamak gerekir. Tek
boyutta düzlem yerini bir doğruya, 3 boyutta ise düz hacime bırakır1.
Düz uzaylar vektörler için uygun bir zemin oluştursalar da vektörleri tanımlamanın en
ekonomik yolu değildir. Matematiksel tanımlar, son derece kesin olmak zorundadırlar.
Vektörlerin iki temel özelliği vardır: 1) Yönleri değişmeden boyları uzatılıp kısaltılabilir. 2) İki
vektörü birbirleriyle toplamak mümkündür. İşte vektör uzaylarının matematiksel tanımı bu iki
özellik üzerinden yapılır. Bu özelliklere sahip matematiksel yapılar birer vektör olarak
adlandırılır. Birinci özellik bir vektörün sayı ile çarpılabileceği anlamına gelir. Vektörü bir
sayıyla çarptığımızda doğrultusu aynı kalır, yalnızca büyüklüğü etkilenir 2. Vektörlerden
oluşan uzaylara da vektör uzayı denir. Öklid dışı uzaylar ikinci özelliğe sahip olmadıklarından
vektör uzayı değildirler.
Tanım: Bir vektör uzayı, üzerinde toplama ve sayı ile çarpma işlemleri yapılabilen
vektörlerden oluşan bir kümedir. Öyle ki, elemanı olan vektörlerin, sayılarla çarpılması veya
birbirleriyle toplanması sonucu elde edilen bütün vektörler de bu vektör uzayının bir
elemanıdır.
1
Eğri hacimler, yani eğri üç boyutlu uzaylar da vardır, ancak bunları görsel olarak canlandırmak mümkün
değildir. Bu insan zihninin sınırlılığından kaynaklanır. Unutulmamalıdır ki, insan zihni de evrim sonucunda
gelişmiştir. Her ne kadar inanılmaz bir karmaşıklığa ve müthiş yeteneklere sahipse de mükemmel olmaktan çok
uzaktır
2
Sayı deyince şimdilik gerçel sayıları kastediyoruz ama aslında bütün bu tanımlarımız karmaşık sayılar için de
geçerlidir. Karmaşık vektör uzaylarını tanımladıktan itibaren, sayıdan kastımız karmaşık sayılar olacak.
7
Örneğin şekil 3’deki gibi bir yarı düzlem ve üzerinde tanımlanan
ile çarptığımızda elde dilen -
vektörünü düşünelim. -1
vektörü bu yarı düzlem üzerinde değildir, o nedenle yarı
3
düzlem bir vektör uzayı olamaz .
Şekil 3
Vektörleri sayılarla çarpıp birbirleriyle toplama işlemine ”lineer kombinasyon” denir. u ve v
vektörlerinin lineer kombinasyonları, a,b birer sayı olmak üzere:
a∙u + b∙v
şeklinde yazılabilen bütün vektörlerdir.
,
, …,
(1.1)
şeklinde N tane vektörün lineer
kombinasyonları ise:
+
+…+
(1.2)
olur.
Tanımdan görüleceği üzere, vektörlerin bütün lineer kombinasyonları da aynı vektör uzayının
bir elemanıdır.
Elimizde N tane vektör olsun. Bunların hiçbiri diğerlerinin lineer kombinasyonu şeklinde
yazılamıyorsa, bu vektörler lineer bağımsızdır denir.
Lineer bağımsızlık önemli bir kavramdır. Vektörlerin lineer bağımsız olmaları birbirlerinden
türetilemeyecekleri anlamına gelir. Eğer lineer bağımsız değillerse, en az biri diğerlerinden
elde edilebilir; dolayısıyla gereksizdir. Örneğin elinizde diyelim 4 bilinmeyenli 4 denklem
olsun. Bu denklemlerden biri diğerlerinin toplamı veya bir sayıyla çarpılmasından elde
edilebilirse bu denklem fazladan bir bilgi vermez. Aslında elimizde 3 denklem var demektir.
Lineer bağımsız olmama durumu buna karşılık gelir.
3
Vektörleri italik küçük harflerle, sayıları normal harflerle, vektör uzaylarını ise kalın italik büyük harflerle
göstereceğiz. İleride matrisleri tanımladığımızda onları da kalın normal harflerle göstereceğiz.
8
Şimdi vektörlerin diğer özelliği olan büyüklük kavramı üzerinde duralım. Bir vektörün
büyüklüğüne karar vermek için vektör uzayında bir ölçek belirlemek gerekir. Bir doğru
parçası sonsuz bir nokta denizidir. Herhangi iki noktası arasında sayılamaz sonsuzlukta nokta
bulunur. Üzerine bir ölçek koymadan iki nokta arasındaki mesafeden söz edilemez. Ayrıca iki
vektörün birbirleriyle yaptığı açıyı belirlemek için de matematiksel bir araç gerekir. Örneğin
iki vektörün birbirine dik olup olmadığına karar vermek sanıldığı kadar apaçık değildir.
Ne vektörlerin uzunlukları cetvel ölçülebilir ne de dik olup olmadıkları da gönye ile. Cetvel ve
gönye somut fiziksel araçlardır. Somut fiziksel araçlarla yapılan ölçümler olsa olsa
yaşadığımız fiziksel uzaya dair bilgiler verirler. Oysa matematik deneye değil mantığa dayanır.
Yaşadığımız fiziksel uzayla kendini sınırlamaz; mantıkla inşa edilebilecek tüm uzayları
keşfetmeyi konu edinir4.
Vektörlerin büyüklüklerini ve aralarındaki açıyı ölçmeye olanak sağlayan matematiksel araç iç
çarpımdır (inner product). İç çarpım iki vektör arasında bir işlemdir ve skaler çarpımın (veya
diğer adıyla nokta çarpımın) genelleştirilmiş halidir. İki vektörün iç çarpımı bir sayıdır. Bu sayı
bir gerçel sayı olabilir veya daha genel olarak bir karmaşık sayı olabilir. Eğer vektör uzayında
tanımlı olan iç çarpım karmaşık sayı değerler alıyorsa, vektör uzayına karmaşık vektör uzayı,
yalnızca gerçel sayı değerler alıyorsa gerçel vektör uzayı denir. p ve q birer vektör olmak
üzere iç çarpımı
ile gösterilir. Kuantum mekaniği karmaşık vektör uzayları gerektirir, o
nedenle bu metin boyunca vektör uzayı denildiğinde karmaşık vektör uzayları kastedilecektir.
Bir vektörün kendisiyle iç çarpımı büyüklüğün karesini verir. Daha doğrusu bir vektörün
büyüklüğü bu şekilde tanımlanır:
(1.3)
İki vektörün birbirine dik olduğu da iç çarpımlarının sıfır olmasıyla anlaşılır:
(1.4)
Genel olarak iki vektör arasındaki açı
cos(θ) =
(1.5)
şeklinde tanımlanabilir.
İç çarpım ile vektörlerin büyüklükleri ve diklikleri arasındaki bağıntıyı yukarıdaki formüllerle
vermiş olsak da henüz iç çarpımı tanımlamış değiliz. Bir vektör uzayında değişik iç çarpımlar
tanımlamak olasıdır; dolayısıyla belli bir tek iç çarpım yoktur. İki vektör arasında , sonucu bir
4
Ne ilginçtir ki yine de, bilim tarihinde, tamamen mantıkla kurulan matematiksel kavramların yaşadığımız
fiziksel uzayda bir karşılığı olduğunun sonradan açığa çıktığı bir çok örnek vardır.
9
sayı olan her işlem, eğer aşağıdaki koşulları sağlıyorsa bir iç çarpımdır. (
,
birer vektör, a
bir sayı olmak üzere)
1.
=
(1.6)
2.
= a∙
(1.7)
=
3.
≥ 0;
4.
,
+
=0
(1.8)
p=0
(1.9)
’nin kompleks sayı eşleniği demektir.
Dördüncü koşul olan denklem (1.9), vektörlerin büyüklüklerinin negatif olamayacağını,
büyüklüğü sıfır olan tek vektörün ise 0 (sıfır) vektörü olduğunu belirtir. Denklem (1.3) ve
(1.4)’e göre bir vektörün büyüklüğünün sıfır olması aynı zamanda kendi kendine dik olması
demektir -ki denklem (1.9) sıfır vektörü dışında bunun mümkün olmadığını söyler 5.
Demek ki vektörlerin büyüklüğü tanımlanan iç çarpıma göre değişmektedir. Bir iç çarpımın
açık ifadesini yazabilmek için önce vektörleri sayılarla ifade edebilmek gerekir. Bu da vektör
uzayında baz vektörler tanımlayarak yapılır.
1.2. BAZ VEKTÖRLER VE BOYUT
Herhangi bir vektör uzayında sayılamayacak sonsuzlukta vektör bulunur. Bu vektörleri
birbirlerinden ayırmak için her birini numaralandırmak yani sayılarla ifade etmek gerekir.
Aslında bir sayı doğrusunun veya bir düzlem üzerindeki koordinat eksenlerinin yaptığı iş de
budur: Sonsuz sayıdaki noktanın her birini bir sayı veya bir sayı çifti ile ifade ederek
numaralandırmak. Bir sayı doğrusu tek boyutlu olduğundan üzerindeki her nokta bir sayı ile
ifade edilirken, düzlem iki boyutlu olduğundan iki adet koordinat eksenine ihtiyaç vardır. Üç
boyuta çıkıldığında üç adet koordinat ekseni çizilir ve her nokta üç sayı ile gösterilir.
Vektör uzaylarında koordinat eksenlerinin yerini baz vektörler alır. Tek boyutlu bir uzay için
bir tek baz vektör yeterliyken, iki boyutlu bir vektör uzayı için 2 baz vektör gerekir. Genel
olarak N boyutlu bir vektör uzayında N adet baz vektör vardır.
5
Diferansiyel geometride iç çarpımın yerini metrik tensör alır. Metrik tensörler üçüncü koşuıla uymak zorunda
değildirler; vektörlerin kendi kendilerine dik veya büyüklüklerinin negatif olabildiği metrik tensörler tanımlamak
mümkündür. Görelilik kuramında uzay-zamanlar üzerinde tanımlanan metriklerbu türden metriklerdir. Örneğin,
uzay-zamanda Işık her zaman kendi kendine dik olan doğrultularda hareket eder.
10
Lineer bağımsız herhangi N adet vektör alalım. Bu N vektörün lineer kombinasyonlarıyla
elde edilebilecek bütün vektörler, N boyutlu bir vektör uzayını oluştururlar. Buna bu
vektörlerin bu uzayı germesi denir. Yani, N tane lineer bağımsız vektörün gerdiği uzay, N
boyutlu bir vektör uzayıdır.
Tersinden söylersek, N boyutlu bir vektör uzayındaki her vektör, seçilen herhangi N adet
lineer bağımsız vektör cinsinden yazılabilir. Bu vektörlere baz vektörler denir. Baz vektörlere
, , …,
dersek, bu uzaydaki her vektörü
+
+…+
(1.10)
şeklinde ifade edilebilir. Bu lineer kombinasyon katsayıları, vektörleri saylarla ifade
etmekte kullanılır: Her vektöre ( , , …
) şeklinde N tane karmaşık sayı karşılık
gelmektedir.
Baz vektör seçimi keyfidir: Tek koşul birbirlerinden lineer bağımsız olmalarıdır. Farklı bir baz
seçildiğinde doğal olarak (1.10)’daki lineer kombinasyon katsayıları değişeceğinden vektörün
sayısal ifadesi de değişecektir. (1.10)’dan görüleceği gibi, baz vektörlerin kendilerinin
ifadeleri
= (1, 0, …,0),
=(0, 1, …,0) … şeklinde olacaktır.
Vektörleri, katsayılarını yukarıdan aşağıya doğru bir sütun halinde dizerek göstereceğiz. ( ,
,...,
) katsayılarından oluşan vektörün gösterimi:
(1.11)
Bir vektörün sayıyla çarpımının ve iki vektörün toplamının ifadelerini açık olarak yazarsak:
c∙
=
;
+
=
(1.12)
Somut örnekleri maksimum 3 boyutlu uzaylar üzerinden verirken, yaptığımız tanımlarda
boyut sayısı N üzerinde bir sınırlama koymadık. Gerçekten de 4 veya daha yüksek boyutlu
vektör uzayları tanımlamak mümkündür. Örneğin 4 boyutlu bir vektör uzayı için 4 tane lineer
bağımsız vektör bulmak yeterlidir. Gerçek fiziksel uzay üç boyutlu olduğu için, böyle 4 tane
11
vektörü gözümüzde canlandırmak mümkün olmasa da, formal olarak çok boyutlu vektörler
tanımlamak çok kolaydır:
Her karmaşık sayı dörtlüsü, 4 boyutlu bir
vektörüne karşılık gelir. Bunlardan lineer
bağımsız 4 tane bulmak da zor değildir. Örneğin,
=
,
=
,
=
,
(1.13)
vektörleri lineer bağımsızdırlar.
Lineer bağımsız herhangi 4 vektör baz vektörler olarak seçilebilirse de, baz vektörlerin
birbirlerine dik ve birim uzunlukta olmaları, işlemlerde çok büyük kolaylıklar sağlar.
Birbirine dik vektörlere “ortogonal” vektörler denir. Hem birbirlerine dik hem de birim
uzunlukta iseler “ortonormal” olarak adlandırılırlar.
Bundan sonraki bölümlerde aksi belirtilmedikçe baz vektörlerin ortonormal seçildiğini
varsayacağız.
1.3. VEKTÖRLERİN ORTONORMAL BAZDAKİ İFADELERİ:
,
,…,
vektörleri, N boyutlu bir vektör uzayı için ortonormal baz vektörler olsun.
Ortonormal olmaları nedeniyle bu baz vektörlerin birbirleriyle iç çarpımları, aşağıdaki eşitliği
sağlar. (bkz. denklem (1.3) ve (1.4))
=
Sağ tarafa Kronecker delta fonksiyonu denir ve
=
Herhangi bir vektör bu bazda yazıldığında,
(1.14)
ile gösterilir:
(1.15)
12
=( ∙
v=
∙
+
+…+
∙
)
(1.16)
soldan baz vektörlerle çarparak an katsayılarını bulabiliriz:
=
=
+ …. +
+
+ …+
…. +
+ …+
Dolayısıyla, bir v vektörünün ortonormal bir (
v=
,
,…,
=
(1.17)
) bazındaki ifadesi:
=
(1.18)
olur. (1.16)’yı toplam şeklinde ifade edersek:
v=
(1.19)
1.4. İÇ ÇARPIM
Vektörleri sayılarla ifade ettikten sonra, iç çarpımları açık şekilde yazmak artık mümkündür.
İç çarpım koşullarını (Denklem (1.6)-(1.8)) sağlayan farklı iç çarpımlar arasından bir tanesi
daha özeldir ve özellikle fiizkte yaygın olarak kullanılır. Ortonormal bir bazda, p =
q=
,
olmak üzere bu iç çarpım şöyledir:
(1.20)
veya daha kısa bir yazımla:
13
(1.21)
Vektörlerin gerçel olması durumunda bu iç-çarpım skaler çarpıma eşit olur. Aynı zamanda,
bir vektör kendisiyle çarpıldığında Pisagor teoremini verir:
(1.22)
Pisagor teoremi, ancak iç çarpımın bu şekilde tanımlandığı bir uzayda geçerlidir. Gerçek
fiziksel dünyada Pisagor teoreminin geçerli olması, fiziksel uzayda bu iç çarpımı kullanmak
gerektiğini gösterir. Ancak, klasik fiziğe göre Pisagor teoremi doğru olsa da, genel görelilik
kuramına göre, kütleçekim kuvveti uzayı eğrilterek Pisagor teoreminde bir sapmaya yol açar.
Bu sapma dünya çevresinde çok küçük olduğundan gözlemlemek çok zordur.
Standart kuantum mekaniğinde geçerli olan iç çarpım da (1.20) dir. Bu nedenle bu metin
boyunca iç çarpım deyince (1.20) kastedilecektir.
(1.20)’nin geçerli olduğu gerçel vektör uzaylarına Öklid uzayı da denir.
Örnek: Şekildeki 2 boyutlu Öklid uzayında her 4 vektör de birim uzunlukta ve
olsun.
ile
arasında da 45 derecelik bir açı olduğunu varsayalım.
(1.5)’e göre:
;
Denklem (1.17)’ye göre bu dört vektörün (
=
( ,
==
,
=
,
=
=
,
) bazındaki ifadeleri ise:
=
,
=
,
=
,
) bazında ki ifadeleri şöyledir:
⊥
,
⊥
14
1.5. VEKTÖR ALT-UZAYLARI
Vektörlerin lineer kombinasyonlarıyla elde edilebilecek bütün vektörlerden oluşan uzaya bu
vektörlerin gerdiği uzay dendiğinden ve N adet Lineer bağımsız vektörün N boyutlu bir vektör
uzayını gerdiğinden söz etmiştik.
N boyutlu bir vektör uzayında lineer bağımsız herhangi m adet vektör seçelim. m, N’den
büyük olamaz. Eğer m =N ise bu vektörlerin gerdiği uzay, vektör uzayının tamamıdır. m < N
ise, gerdikleri uzay m boyutludur ve N boyutlu vektör uzayının içerisinde kalır. Buna alt-uzay
denir: m vektörün gerdiği vektör uzayı, N boyutlu orijinal vektör uzayının m boyutlu bir altuzayıdır.
1.6. NORMALİZASYON
Lineer sistemlerde, bir vektör bir denklemi sağlıyorsa, onun bir sayıyla çarpımı da sağlıyordur.
Genel olarak aynı doğrultudaki vektörler benzer davranırlar. Bu nedenle birçok uygulamada,
bir doğrultudaki tüm vektörleri temsilen birim uzunluktaki bir tanesini almak yeterlidir.
Kuantum mekaniği de birim uzunlukta vektörler üzerine kuruludur. Bunu göz önünde
bulundurarak, genellikle çalıştığımız vektörleri birim uzunlukta seçeceğiz.
Birim uzunlukta olmayan vektörler, büyüklüğüne bölünerek birim vektör haline getirilebilir.
Buna normalizasyon denir. v herhangi bir vektör olmak üzere,
(1.23)
vektörü v’nin normalize edilmiş halidir: v ile aynı doğrultuda ve birim uzunluktadır.
1.7. LİNEER İŞLEMCİLER
Vektörler üzerinde işleyen yeni bir matematiksel araç tanımlayacağız: İşlemci. İç çarpım iki
vektörü alıp onlardan bir sayı elde ediyordu. İşlemci ise, bir vektörü alıp ondan yeni bir
vektör elde eder.
Vektörleri lineerliğin matematiği olarak adlandırmak yanlış olmaz: Vektörlerle çalışırken her
şey lineer olmak durumundadır. Vektör uzayını tanımlarken lineer kombinasyonlardan yola
çıktık. Denklem (1.7) iç çarpımların da lineer olduğunu ifade eder. Vektörler üzerinde iş gören
işlemcilerin de yine lineer olanlarıyla ilgileneceğiz:
Tanım : Bir vektör uzayında, her vektörü başka bir vektöre eşleyen lineer işleme, lineer
işlemci denir.
15
Genel olarak, V bir vektör uzayı, L bu vektör uzayında bir lineer işlemci ise, her u, v ϵ V için L
şu koşulları sağlar:
L [u] ϵ V
(1.24)
L [u +v ] = L [u] + L [v]
(1.25)
L [a∙u] = a∙ L [u]
(1.26)
Sonlu boyutlu vektör uzaylarında lineer işlemciler matrislerle temsil edilirler. Bundan sonraki
birkaç bölümü matrislere ayıracağız.
1.8. MATRISLER
Matrisi, dikdörtgen şeklinde yerleştirilmiş sayılar dizisi olarak tanımlayabiliriz. N tane satır ve
m tane sütundan oluşan matris (NxM) matris olarak adlandırılır:
Matrisin elemanları karmaşık sayı değerli olabilir. Aksi belirtilmedikçe bundan sonra
yazdığımız matrislerin elemanlarının karmaşık sayı olduğunu varsayacağız.
N boyutlu bir vektör uzayı V' deki vektörleri, yukarıdaki
gösterimiyle düşündüğümüzde,
bunların aynı zamanda (N x 1) matrisler olarak ele alınabileceği açıktır.
Matrisler üzerinde toplama ve çarpma işlemleri tanımlıdır. İki matrisin toplanabilmesi için
satır ve sütün sayılarının aynı olması gerekir. Toplam matris de bir (N x M) matristir. A ve B (N
x M) matrisler olmak üzere, A’ın elemanlarını
, B’nin elemanlarını
ile gösterirsek
(A+B) matrisinin elemanları
=
Veya açık yazımıyla:
+
(1.27)
16
A+B =
(1.28)
Bir matrisle bir sayının çarpılması demek, o sayının her elemanıyla tek tek çarpılması
anlamına gelir:
=
c∙
(1.29)
Matrislerin birbirleriyle çarpımı daha farklı bir şekilde tanımlanır. Öncelikle iki matrisin
çarpılabilmesi için birincinin sütun sayısı ile ikincinin satır sayısı aynı olmalıdır. Bir (N x M)
matris ile (M x K) matris çarpılabilir; ortaya çıkan matris ise bir (N x K) matristir.
A ( N x M), B (M x K) matris olmak üzere A∙B şöyle tanımlanır:
=
Örnek:, A =
, B=
(1.30)
olsun.
A∙B, (2 x 3)∙(3 x 2) → (2 x 2) matristir.
B∙A ise (3 x 2)∙(2 x 3) → (3 x 3) matris olur.
A∙B =
= 1∙1 + 0∙0 + 2∙(-2) = -3 ;
= 1∙1 + 0∙1 + 2∙0 = 1
= 0∙1 + (-1)∙0 + 1∙(-2) = -2 ;
= 0∙1 + (-1)∙1 + 1∙0 = -1
.
Benzer şekilde hesaplanarak B∙A =
bulunur.
Bundan sonraki analizlerde bizi ilgilendiren matrisler yalnızca kare matrisler ve vektörler
olacak. Matris dediğimizde (N x N) matrisi kastedeceğiz; (N x 1) matrislerden ise vektör
olarak söz edeceğiz.
17
Matris çarpımı birleşme özelliğine sahip olmakla birlikte değişme özelliğine sahip değildir. A,
B, C birer matris olmak üzere,
(A∙B)∙C = A∙(B∙C)
(1.31)
A∙B = B∙ A
(1.32)
eşitliği geçerlidir. Oysa,
eşitliği her zaman doğru değildir. Eğer iki matris bu eşitliği sağlıyorlarsa sıradeğişimli
matrisler denir. (A∙B) – (B∙ A) matrisine bu iki matrisin sıradeğişimi denir ve şöyle gösterilir:
(1.33)
[A, B] = (A∙B) – (B∙ A)
Sıradeğişimli matrislerin sıradeğişimleri doğal olarak sıfırdır.
Örnek : A =
, B=
(A∙B) – (B∙ A) =
;
(A∙C) – (C∙ A) =
;
(B∙C) – (C∙ B) =
=0
,C=
olsun.
B ile C sıradeğişimlidir. [A, B] =
, [A, C] =
’dir.
1.9. TERS MATRİSLER VE TEKİLLİK
Köşegenleri 1’lerden diğer elemanları ise sıfırlardan oluşan matris birim matristir ve I ile
gösterilir.
I=
(1.34)
Her matrisin I ile çarpımı kendisidir.
A∙I = I∙A = I.
İki matris arasında
(1.35)
18
A∙B = I
(1.36)
denklemi sağlanıyorsa B matrisi A’nın tersidir denir ve B =
şeklinde gösterilir.
B matrisi A’nın tersi ise A’da B’nin tersidir.
Her matrisin tersi yoktur; tersi olmayan matrislere “tekil” matrisler denir.
A∙X = C
(1.37)
şeklinde bir matris denkleminde, X’in çözülebilmesi için A matrisinin tekil olmaması gerekir.
Her iki tarafı da soldan
ile çarparsak
∙A∙X =
I∙X =
∙C
∙C
(1.38)
∙C
X=
(1.39)
Birim matris gibi, sıfır matrisi ve sıfır vektörü de tanımlanabilir. Sıfır matrisi 0, bütün
elemanları sıfır olan matristir. Sıfır vektörü 0 da bütün elemanları sıfır olan vektördür.
; 0=
0=
(1.40)
Her matrisin 0 ile çarpımı sıfırdır.
A∙0 = 0
(1.41)
A∙u = 0
(1.42)
Eğer A tekil değilse,
denklemini sağlayan 0’dan farklı bir u vektörü bulunamaz:
A∙u = 0
∙A∙ u =
∙0
u=0
(1.43)
Eğer u vektörü 0 değilse, (1.42) A’nın tekil olmasını gerektirir.
Aynı şekilde, A tekil değilse
A∙u = A∙v
(1.44)
19
denklemini sağlayan birbirinden farklı u ve v vektörleri bulunamaz:
A∙u = A∙v
A∙(u-v) = 0
u–v=0
(1.45)
A matrisi tekil değilse, A∙x = v denkleminin çözümü:
A∙x = v
x=
∙v
(1.46)
Bir matrisin bir sayıyla çarpılması
c∙A = c∙I∙A
(1.47)
şeklinde yazılabilir. Böylece örneğin A∙X = c∙X denkleminini
A∙X - c∙I∙X = 0
(A - c∙I)∙X = 0
(1.48)
yazarak çözmek mümkün olur.
Bir (N x N) matrisi, yan yana yazılmış N tane vektör olarak düşünebiliriz. Bir matrisin tekil
olmamasının koşulu bu N tane vektörün lineer bağımsız olmasıdır. Böyle bakıldığında tekil
olmayan bir matris, lineer bağımsız N tane vektörü temsil eder, dolayısıyla da N boyutlu
vektör uzayı için bir baz vektörler seti oluşturur. Bir matrisin tekil olması yukarıdaki
özelliklerinden dolayı istenmeyen bir durumdur. Çalışacağımız matrisler tekil olmayan
matrisler olacak.
1.10.
DETERMİNANT
Bir matrisin tekil olmaması için matrisi oluşturan vektörlerin lineer bağımsız olması
gerektiğini söyledik. Bir matrisi oluşturan vektörlerin lineer bağımlı olup olmadığını nasıl
anlayabiliriz? Bu bilgiyi determinant işlemi verir. Bir matrisin determinantı bir sayıdır ve
Det(A) ile gösterilir.
Matris tekil ise determinantı sıfır, değilse sıfırdan farklıdır.
Tekil bir (2 x2) matris düşünelim:
A=
Matrisi oluşturan vektörler lineer bağımlı olacağına göre,
gerekir. Bu nedenle
vektörü
nin bir katı olması
20
(1.49)
olduğundan, matrisin tekil olması için
=
-
=0
(1.50)
olmalıdır.
Bu ifade bir (2 x2) matrisin determinantı olarak tanımlanır.
Det(A) =
-
(1.51)
Bir matrisin determinantını, kendisini oluşturan vektörlerin ne kadar “lineer bağımsız”
olduğunun bir ölçüsü olarak düşünebiliriz. Determinant sıfır ise vektörler birbirlerinden lineer
bağımsız değildirler. Determinant arttıkça vektörler birbirlerinden ayrılmaya başlamış
demektir. Öklid uzayında, iki tane birim vektörden oluşan (2x2)lik matrisin determinantı,
vektörler arasındaki açı θ ise,
Det(A) = sinθ
(1.52)
olur. Vektörlerin doğrultusu birbirlerinden ayrıldıkça determinantın mutlak değeri artar, dik
olduklarında maksimum olur.
(2 x 2) matrisler için determinantın görece sade bir ifadesi olmasına rağmen matrisin boyutu
arttıkça determinant hesabı karmaşıklaşır. Determinant hesabı için önce bir matrisin
minorunu tanımlayalım. Minor, matristen bir satır ve bir sütun eksilterek elde edilen
küçültülmüş matrisin determinantıdır. n’inci satır ve m’inci sütun eksiltildiyse, (n,m) minoru
denir
şeklinde gösterilir.
(N x N) lik bir A matrisin determinant hesabı için önce matrisin sütunlarından
(vektörlerinden) biri seçilir. Hangi sütunun seçildiğinin bir önemi yoktur, determinant hep
aynı çıkar. Diyelim seçilen k’ıncı sütun olsun. Determinant formülü şöyledir:
Det(A)=
Örnek: A =
(1.53)
matrisinin determinantını hesaplayalım. 1. Sütunu seçersek:
Det(A) = (-1)(1+1)∙A11∙M11 + (-1)(2+1)∙ A21∙M21 + (-1)(3+1)∙ A31∙M31 = 1∙M11 -3∙M21 + 2∙M31
M11 = det(
) = -3 ; M21 = det(
) = -1; M31 = det(
) = -2;
21
Det(A) = -4.
Determinant, bir matrisin tersini bulmak için de kullanılır. Bir matrisin tersini bulmak için
çeşitli yöntemler olsa da, özellikle büyük matrisler söz konusu olduğunda basit bir yolu
yoktur. Determinant ve Minorlar kullanılarak, ters matrisin her bir elemanı tek tek
hesaplanabilir.
∙
=
1.11.
(1.54)
TRANSPOZ ve ADJOİNT MATRİSLER:
Bir matrisin transpoz'u satır ve sütunlarını yer değiştirilmesiyle elde edilir. Bir başka deyişle
diagonal etrafında ayna simetriğine eşittir. A matrisinin transpozu
A matrisinin n'inci satırı ve m'inci sütununa karşılık gelen elemanını
ile gösterilir.
ile gösterirsek :
=
(1.55)
Matris çarpımında sıranın önemli olduğunu görmüştük. İki matrisin çarpımının transpozu
alındığında matrisler yer değiştirir:
=
∙
(1.56)
Karmaşık sayı değerli matrislerde, bir matrisin elemanlarının eşleniği alınarak elde edilen
matrise de eşlenik matris denir ve
ile gösterilir.
=
(1.57)
(Karmaşık sayıların üzerindeki düz çizgi, sayının eşleniğini ifade eder.)
Transpoz’u alınırken aynı zamanda matrisin elemanlarının eşleniği de alınıyorsa buna
matrisin adjoint’i denir ve
ile gösterilir6.
=
(1.58)
Adjointi kendisine eşit olan matrislere kendine-adjoint veya fizikte daha yaygın adıyla
Hermitik matrisler denir:
6
Adjoint matrisler frizik kitaplarında daha çok
ile gösterilirler.
22
Tanım: Bir A matrisi
=A
(1.59)
koşulunu sağlıyorsa Hermitik (veya kendine adjoint) matris adı verilir. Bu matrisler kuantum
mekaniğinde çok önemli yer tutarlar.
Matrislerin çarpımın adjointi de transpozda olduğu gibidir:
∙
=
1.12.
(1.60)
MATRİSLER VE İÇ ÇARPIM
Vektörleri tek sütundan oluşan matrisler olarak düşündüğümüze göre vektörlerin birbirleriyle
çarpımını da matris çarpımı şeklinde yazmak en uygunudur. Yalnız iki matrisin çarpılabilmesi
için birincinin sütun sayısı ile ikincinin satır sayısının eşit olması gerekir. İki vektör arasında
doğrudan matris çarpımı, her ikisi de (n x 1) olduklarından, boyut uyuşmazlığı nedeniyle
yapılamaz. Ancak birinci vektörün adjointi alınırsa (1 x n) haline gelir ve boyut uyuşmazlığı
ortadan kalkar. Üstelik sonuç (1.20) deki iç çarpım formülüne eşit olur.
p ve q iki vektör olmak üzere iç çarpımlarının matris çarpımı olarak ifadesi şöyledir
=
1.13.
∙q
(1.61)
BİR LİNEER İŞLEMCİ OLARAK MATRİS
Bir matrisle bir vektör çarpıldığında sonuç yine bir vektördür. Elbette çarpılabilmeleri için
boyutları aynı olmalı, yani matris (N x N) ise vektör de N boyutlu olmalı. Öyleyse matrisleri,
bir vektörden yeni bir vektör elde eden işlemciler olarak düşünebiliriz. Bu işlemci aynı
zamanda lineerdir çünkü matris çarpımının özelliği nedeniyle:
A∙(a∙u)=a∙(A∙u)
(1.62)
A∙(u +v) = A∙u + A∙v
(1.63)
Sonlu boyutlu bir vektör uzayında, lineer işlemciler matris olarak yazılabilirler. Ancak ileride
tanımlayacağımız sonsuz boyutlu vektör uzaylarında lineer işlemcileri matrisle şeklinde ifade
etmek mümkün olmayabilir.
23
Matrislerde olduğu gibi, lineer işlemcilerin de Adjointi tanımlanabilir, ve adjointi kendisiyle
aynı olan Lineer işlemcilere hermitik işlemciler adı verilir. Sonsuz boyutlu vektör uzaylarında
lineer işlemcileri matris şeklinde yazılamadığı için adjointleri açık olarak görülemez ve
hermitik olup olmadıklarını hemen anlaşılmaz. Bunun yerine, hermitik işlemcilerin iç
çarpımla ilgili bir özelliğini kullanmak gerekir. (1.58), (1.59) ve (1.60) kullanılarak, hermitik
matrislerde iç çarpımın şu özelliği olduğu kolayca görülebilir:
=
=
∙v =
∙ ∙v =
(1.64)
∙ ∙v =
.
Benzer şekilde, bir işlemci, her u, v vektörü için
=
(1.65)
eşitliğini sağlıyorsa Hermitik işlemcidir.
1.14.
ÖZ-VEKTÖRLER VE ÖZ-DEĞERLER:
Lineer işlemci, her vektörü bir diğer vektöre eşler. Acaba işlemci tarafından yine kendine
eşlenen vektörler bulabilir miyiz? Bu sadece istisnai durumlarda mümkündür. Ancak işlemci
tarafından tam olarak kendine olmasa da, kendisiyle aynı doğrulta başka bir vektöre eşlenen
özel vektörler mevcuttur. Bunlara işlemcinin öz-vektörleri denir.
Yani, λ herhangi bir karmaşık sayı olmak üzere
L [u+ = λ∙u
(1.66)
denklemini sağlayan u vektörleri işlemcinin öz-vektörleridir. λ sayısına da, o öz-vektörlere
karşılık gelen öz-değer adı verilir.
Tekil olmayan matrisler de, vektörler üzerinde birer lineer işlemci olduklarından
A∙u = λ∙u
(1.67)
denklemini sağlayan u vektörleri bulmak mümkündür. Bu vektörler matrisin öz-vektörleridir.
(N x N) matris için bu öz-vektörlerden lineer bağımsız olan tam N tane vardır. Bu denklemde
ki λ da u öz-vektörüne karşılık gelen öz-değerdir.
Matrislerin öz-vektör ve öz-değerleri bulmak için şöyle bir yol izlenebilir:
A∙u = λ∙u
(1.68)
24
A∙u - λ∙I∙u = 0
(A - λ∙I)∙u = 0
Det(A - λ∙I) = 0
(1.69)
Son satır, (A - λ∙I) matrisi tekil olacağı için determinatının sıfır olduğunu ifade eder. Bu son
denkleme karakteristik denklem denir. Karakteristik denklemden λ çözülebilir. (N x N)
matrisin karakteristik denklemi n’inci dereceden bir polinom denklemidir ve N tane kökü
vardır. Bu N tane λ’nın her biri öz-değer denkleminde yerine konarak karşılık gelen özvektörler bulunur. Bunu yaparken, öz-vektörün N tane elemanı olduğu halde, bizim elimizde
(n-1) tane denklem olacak. Çünkü (A - λ∙I) matrisi tekil olduğu için, elimizdeki N denklemden
biri diğerlerinin tekrarından ibarettir. Bu nedenle öz-değer denklemi, öz-vektörleri tam
olarak belirlemez; bir katsayıya kadar belirler. Bunun nedeni, bir öz-vektörün herhangi bir
sayıyla çarpımının da aynı öz-değer denklemini sağlamasıdır. Dolayısıyla öz-vektörlerin bütün
katları da birer öz-vektördür. Metnin bundan sonrasında öz-vektör dendiğinde bunlar
arasından yalnızca birim uzunlukta olanı kastedeceğiz.
Hermitik matrislerin öz-vektörleri ve öz-değerleri önemli özellikler gösterirler. Bu
matrislerde:
1. Kendileri karmaşık sayı değerli bile olsalar bütün öz-değerleri her zaman gerçeldir.
2. Farklı öz-değerlere karşılık gelen öz-vektörleri her zaman birbirlerine diktir.
Bu iki özelliği kanıtlayalım:
A bir hermitik matris olsun. A∙u = λ∙u eşitliğinde her iki tarafın adjointi alındığında:
∙
= ∙
elde edilir.
Her iki tarafı sağdan u ile çarparsak, sol taraf:
∙
∙u =
∙A∙u =
∙λ∙u = λ∙
∙u
(1.70)
olur. Sağ tarafla eşitlendiğinde öz-değerlerin gerçel olduğu kanıtlanmış olur:
λ∙
,
∙u = ∙ ∙u
hermitik A matrisinin iki tane öz-vektörü ve
λ=
,
(1.71)
bunlara karşılık gelen öz-değerler
olsun.
=
İç çarpımın tanımı gereği, sol taraf aynı zamanda:
=
(1.72)
25
∙
=
=
∙ ∙
=
=
∙ ∙
=
∙A∙
(1.73)
∙
olduğundan,
=
≠
iç çarpımları sıfır olduğundan
ve
(1.74)
=0
(1.75)
diktir.
Kuantum mekaniğinde kullanılan işlemci-matrisler hermitiktir. Bunun nedeni, hermitik
matrislerin yukarıdaki iki özelliğe sahip olmasıyla sıkı sıkıya ilişkilidir. Özellikle öz-değerlerin
gerçel olması, kuantum mekaniğinde öz-değerlere yüklenen anlam nedeniyle çok önemlidir.
İki matrisin öz-vektörleri ortak olabilir mi, olursa ne zaman olabilir? İki matris ancak
sıradeğişimli iseler öz-vektörlerini ortak olur. u, A matrisinin bir öz-vektörü, B de A ile
sıradeğişimli bir matris olsun.
A∙(B∙ ) = (A∙B)∙ = B∙A∙ = B∙λ∙ = λ∙(B∙ )
(1.76)
Demek ki (B∙u) vektörü de A’nın aynı öz-değere karşılık gelen bir öz-vektörüdür. Bu ancak
(B∙u) vektörü u’nun bir katı ise mümkün olacağından,
B∙u = a∙u
(1.77)
olur. Yani, u aynı zamanda B’nin de öz-vektörüdür. Ancak A ile B’nin u’ya karşılık gelen özdeğerleri aynı olmaz zorunda değildir.
u vektörü hem A’nın hem de B’nin bir öz-vektörü ise,
A∙B∙u = B∙A∙u
olacağı kolayca görülür. Sıradeğişimli olmayan A, B matrisleri için A∙B ≠ B∙A olduğundan, bu
mümkün değildir. Dolayısıyla sıradeğişimli olmayan matrislerin öz-vektörleri ortak olamaz.
Bu aynı zamanda kuantum kuramındaki belirsizlik ilkesinin altında yatan matematiksel
nedendir.
Öz-vektörleri ve öz-değerleri biliniyorsa, matrisin kendisi bulunabilir. Yani aynı öz-değer ve
öz-vektörlere sahip birden fazla matris yoktur. Bir A matrisinin öz-vektörleri , , … , ,
26
öz-değerleri de sırasıyla
,
,…,
olsun. Öz-vektörlerin yan yana dizilmesinden oluşan
matrise V, öz-değerlerin köşegenlere yerleştirilmesinden olşan matrise de Λ diyelim:
V=
(1.78)
Λ=
A, V ve Λ arasında, matris çarpımın tanımından yola çıkarak, aşağıdaki bağıntının varlığını
görmek zor değildir:
A∙V =
(1.79)
Dolayısıyla
∙
A=
(1.80)
olur.
Örnek: Öz-vektörleri
=
ve
=
öz-değerleri de
=1,
= 2 olan matrisi
bulalım:
V=
A=
=
;
=
∙
=
=
N boyutlu vektör uzayında, N tane baz vektöre ihtiyacımız vardı. (N x N) matrislerin de N tane özvektörü olduğuna göre, öz-vektörleri baz vektörlere eşit olan özel matrisler bulunabilir. Bu matrisleri
belirlemek için öz-değerleri ni de bilmek gerekir. Öz-değerler de baz vektörlerin numarasına eşit olan
matrisi bulalım: Yani: =1, = 2, …, = N. Öz-vektörler ise baz vektörlerdir:
=
,
=
,
=
(1.81)
27
Öz-değerler de kısaca şöyle ifade edilebilirler:
= n;
n = 1, 2, … ,N
(1.82)
Bu özel matrise N diyelim. Denklem (1.78) i kullanarak:
N=
(1.83)
veya
= n∙
(1.84)
bulunur.
1.15.
ÖZ-DEĞERLERİN ÇAKIŞMASI DURUMU
Birim matris I ‘nın öz-vektörlerini ele aldığımızda ilginç bir durumla karşlılaşırız: Her vektörün
birim vektörle çarpımı kendisi olduğundan bütün birim vektörler birer öz-vektördür. Oysa
şimdiye dek N boyutlu bir matrisin yalnızca N tane öz-vektörü olduğunu görmüştük. Üstelik I
bir hermitik matris olduğundan öz-vektörlerinin birbirine dik olası gerek miyor muydu? Dik
vektörler lineer bağımsız olduklarından, N boyutlu bir uzayda birbirine dik en çok N tane
vektör bulunabilir. Peki nasıl oluyor da birbirine dik olsun olmasın bütün birim vektörler birim
matrisin birer öz-vektörü olabiliyorlar?
Bu sorunun yanıtının ipuçları Hermitik matrisler için söylediğimiz “Farklı öz-değerlere karşılık
gelen öz-vektörleri her zaman birbirlerine diktir” ifadesinde gizlidir. Yani ancak farklı özdeğerlere karşılık gelen öz-vektörler birbirlerine diktirler. Öz-değerlerin çakışması
durumunda diklik koşulu ortadan kalkar
N boyutlu bir matrisin N tane öz-değeri vardı. Bu N adet öz-değer, N’inci dereceden bir
denklem olan (1.69)’un çözümünden elde ediliyordu. Oysa (1.69) denkleminin bazı kökleri
birbirleriyle çakışabilir. Bu durumda, çakışan öz-değerlere karşılık gelen öz-vektörler
birbirlerine dik olmak zorunda değildir.
Normalde, herhangi iki öz-değere iki tane öz-vektör karşılık gelecektir ve bu iki öz-vektör iki
boyutlu bir alt-uzayı gerecektir. Eğer bu iki öz-değer çakışırsa, gerdikleri uzay aynı kalır, ancak
bu alt-uzaydaki her birim vektör bir öz-vektör olur. Genel olarak, m adet öz-değer çakışırsa,
m boyutlu alt-uzayın elemanı olan tüm birim vektörler bu öz-değerin birer öz-vektörü olurlar.
Bu alt uzaydaki tüm vektörler, diğer öz-değerlerin öz-vektörlerine diktir.
28
Birim matrise geri dönersek, (1.69) çözüldüğünde, birim matrisin öz-değerlerinin çakıştığı ve
tüm öz-değerlerinin 1 olduğu görülür. O nedenle bütün birim vektörler birer öz-vektördür.
Bir başka örnek olarak, öz-değerlerden ikisinin çakıştığı bir (3 x 3) hermitik matris düşünelim:
λ1 = λ2 ≠ λ3 olsun. Öz-vektörlere sırasıyla u1, u2 ve u3 dersek, u3’ün u1 ve u2 ye dik olacağını
biliyoruz. Ancak u1 ve u2 arasında böyle bir şart yok. u3’e dik olan bütün vektörler 2 boyutlu
bir alt-uzay oluştururlar. Bu alt-uzayın tüm birim vektörleri öz-değeri λ1 olan birer özvektördür.
Örnek:
A=
matrisinin öz-vektörlerini bulalım.
Det(A - λ∙I) = 0
(2-λ)∙((3-λ)2-1) = 0
λ1 = λ2 =2; λ3 = 4 ; u3 =
u1= u2 =
∙
. Uygun bir şekilde normalize edildiğinde u1= u2 =
bulunur.
Şekilde u3 e dik olan mavi renkli düzlem üzerinde kalan her birim vektör “2” öz-değerine
karşılık gelen bir öz-vektördür.
u3
Şekil 4
29
Öz-değerlerin çakışması, öz-vektör kümesinin birden genişlemesine neden olur. N boyutlu bir
vektör uzayında öz-değerler çakışmıyorken yalnızca N tane öz vektör vardır, oysa herhangi
bir çakışma durumunda durumunda sonsuz tane öz-vektör olur. Ancak öz-değerlerin
çakışmadığı durumun aksine bunlar lineer bağımsız değildir. Sonuçta bu sonsuz öz-vektör
arasından birbirlerine lineer bağımsız olan yine yalnızca N tanedir.
1.16.
BAZ DEĞİŞTİRME
Aynı vektörün değişik bazlardaki yazımının farklı olduğunu biliyoruz. Bir vektörün herhangi
bir bazdaki ifadesini denklem (1.18) de vermiştik. vektörünün kullanmakta olduğumuz
bazdaki yazımı
( ,
,…,
1 ise,
baz değiştirdildiğinde yeni bazdaki yazımı
2
‘
nin ne olacağını bulalım.
) yeni baz vektörlerin kullanmakta olduğumuz bazdaki ifadeleri olsunlar. Bu N
adet baz vektörü yanyana dizerek oluşturulan matrise (baz değişim matrisi) U diyelim.
Denklem (1.18) U matris cinsinden şu şekilde yazılabilir:
2
= U*∙
1
(1.85)
Yukarıdaki denklemin sağ tarafı açıldığında her bir satırının (1.18)’in sağ tarafındaki satırlara
eşit olduğu görülebilir.
Baz değiştirildiğinde vektörlerin büyüklükleri değişmez:
=
(1.86)
Daha genel olarak, iki vektör arasındaki ilişki baz değişiminden etkilenmez. Dolayısıyla iki
vektörün iç çarpımı da aynı kalır. w ikinci bir vektör olmak üzere:
=
(1.87)
eşitliği bütün baz değişimlerinde geçerlidir. (1.85)’i (1.87)’te yerine koyarsak:
=
(1.88)
=
(1.89)
(1.90)
(1.91)
Görüldüğü gibi baz değişim matrislerinin tersleri her zaman adjointlerine eşittir. Bu tür
matrislere üniter matris denir.
30
Vektörlerin baz değişiminden nasıl etkilendiklerini gördükten sonra (denklem (1.85)), şimdi
matrislerin baz değişiminde nasıl etkilendiklerini görelim. Bir matrisin birinci bazdaki yazımı
A1 , ikinci bazdaki yazımı A2 olsun. Eğer bu matris v vektörünü w’ya gönderiyorsa, bunun
birinci ve ikinci bazlardaki yazımı:
∙
=
(1.92)
∙
=
(1.93)
şeklindedir. (1.85) ve (1.91)’i kullanarak:
∙ *∙
∙U*∙
1
1
∙
=
∙U*∙
∙U*∙
*
=
1
∙
1
(1.94)
=
=
∙
Son eşitlik tüm vektörler için geçerli olduğundan:
∙U* =
=
1.17.
(1.95)
∙
(1.96)
VEKTÖR UZAYLARININ TENSÖR ÇARPIMI
İki farklı vektör uzayının birleştirmenin bir yolu bu iki uzayın tensör çarpım uzayını
oluşturmaktır. H1 ve H2 iki vektör uzayı ise, çarpım uzayı H1⊗ H2 ile gösterilir. Çarpım uzayının
her bir elemanı, birinci ve ikinci uzaydan birer eleman içerir:
H1⊗ H2,
H1,
H2)
(1.97)
Çarpım uzayı da bir vektör uzayı olduğundan, elemanı olan vektörleri ifade edebilmek için
baz vektörleri tanımlamak gerekir. N boyutlu H1’de seçilen bir bazın vektörleri , , … ,
olsun. Aynı şekilde M boyutlu H2’de seçilen bir bazın vektörleri
,
,…,
olsun.
H1⊗H2‘nin baz vektörleri, birinci elemanı H1‘in baz vektörlerinden biri, ikinci elemanı ise
H2‘nin baz vektörlerinden biri olacak şekilde tensör çarpımlarından oluşur. Yani
şeklindedir. H1⊗H2‘nin NxM tane baz vektörü vardır. Dolayısıyla çarpım uzayda herhangi bir
vektör bu baz vektörlerin lineer kombinasyonu olarak
31
(1.98)
biçiminde ifade edilebilir. H1 veya H2’de farklı bir baz seçildiğinde doğal olarak H1⊗H2‘nin
vektörleri yukarıdaki ifadeye göre yeni baz vektörler cinsinden yazılabilir.
Çarpım uzaylarda işlemciler de yine her iki uzaydaki işlemcilerin çarpımı şeklinde tanımlanır.
A1 ve A2 sırasıyla H1 veya H2’de tanımlı birer işlemci iseler, A1 ⊗A2 de H1⊗H2 çarpım
uzayında tanımlı bir işlemcidir. A1 ⊗A2 işlemcisi, herhangi bir
vektörüne şu şekilde
etkir:
(A1 ⊗A2)(
= (A1
A2
)
(1.99)
A1 işlemcisini H1⊗H2 uzayındaki bir vektöre uygulamanın yolu, ikinci uzaydaki birim işlemciyle
çarpımını almaktır. Bu şekilde elde edilen A1 ⊗I2 işlemcisi çarpım uzaydaki bir vektöre
uygulandığında:
(A1 ⊗ I2)(
= (A1
)⊗
(I1 ⊗A2)(
=
(A2
(1.100)
Benzer şekilde:
)
(1.101)
Çarpım uzaylarında iç çarpım da her bir uzaydaki iç çarpımlar kullanılarak tanımlanabilir:
=
(1.102)
Denklemin sağ tarafında iç çarpım parantezlerindeki 1,2 indisleri sırasıyla birinci ve ikinci
uzaydaki iç çarpımları ifade eder.
1.18.
SONSUZ BOYUTLU VEKTÖR UZAYLARI:
Her ne kadar gözümüzde canlandıramasak da, 3'ten yüksek boyutlu vektör uzayları
tanımlayabileceğimizi gördük: Tek yapmamız gereken, üç boyutlu uzayda her vektör için 3
sayı gerekirken şimdi N tane sayıyı yanyana getirmektir: ( , , ..., ) şeklinde N tane sayı,
N boyutlu bir vektöre karşılık geliyordu. Aslına bakarsanız N'in sonlu olması gibi bir
kısıtlamaya da gerek yok: Dizileri anımsayalım: a[n] şeklinde gösterilen bir dizi, her doğal sayı
n için bir gerçel sayının karşılık geldiği sonsuz tane sayıdan oluşmaktaydı. Bu durumda her
diziyi sonsuz boyutlu bir vektör olarak düşünebiliriz. Her pozitif tamsayı n bir boyuta karşılık
gelir. a[1], vektörün birinci boyuttaki bileşeni, a*n+ ise n’inci boyuttaki bileşenidir.
32
2 boyutlu vektör:
N boyutlu vektör:
Sonsuz boyutlu vektör:
Örneğin a[n] =
dizisi,
şeklinde sonsuz boyutlu bir vektör olarak düşünülebilir.
Sonsuz boyutlu vektörleri tanımlarken dikkat edilmesi gereken önemli bir nokta, bu
vektörlerin sonsuz tane bileşeni olduğu için büyüklüğünün sonsuza gidebilme olasılığıdır.
Örneğin yukarıdaki a[n] =
1+(
)+(
)+(
dizisine karşılık gelen vektörün büyüklüğünün karesi:
) + ….
şeklinde bir seri toplamına eşittir ve sonludur. Oysa örneğin a[n] =
dizisine karşılık
gelen vektörün büyüklüğü sonlu değildir. Büyüklüğü sonlu olmayan vektörlerle çalışmak bir
çok bakımdan sorunludur. Örneğin büyüklüğü sonlu olmayan 2 vektörün iç çarpımı da sonlu
olmayabilir. Bu durumda vektörlerin herhangi bir bazda ifade edilmesi de mümkün olmaz
çünkü bunun için kullandığımız denklem (1.18) iç çarpımlardan oluşur. Oysa vektörlerin baz
vektörler cinsinden ifade edilebilmesi elzemdir.
33
Bu tür vektörleri dışlamak için, sonsuz boyutlu uzaylarda çalışırken kendimizi büyüklüğü
sonlu olan vektörlerle sınırlayacağız. Sonlu büyüklükte vektörlerden oluşan vektör uzayı bir
hilbert uzayıdır7.
a[n] ve b[n] gibi sonsuz serilere karşılık gelen iki vektörün iç çarpımı, sonlu boyutlu
vektörlerin iç çarpımına benzer şekilde tanımlanır:
=
(1.103)
Sonsuz boyutlu uzay için baz vektörlerin sayısı da sonsuz olacaktır. Baz vektörlerin ifadesi,
aynen sonlu boyutta olduğu gibi:
=
biçimindedir. Yani, k’inci baz vektör
,
=
,
=
,…
(1.104)
’nin elemanları kısaca,
[n] =
(1.105)
şeklinde ifade edilebilir.
1.19.
BİR VEKTÖR OLARAK FONKSİYON
Doğal sayılar sonsuz olmakla birlikte sonsuzluğun da dereceleri var. Örneğin, doğal sayıların
sonsuzluğu "sayılabilir" bir sonsuzluk iken, gerçel sayıların sonsuzluğu "sayılamaz" bir
sonsuzluktur.
Peki boyut sayısı tamsayılar değil de gerçel sayılar kadar sonsuz olan vektörler de
tanımlayabilir miyiz? Evet... Bir önceki bölümde, n bir doğal sayı olmak üzere her n bir boyuta
karşılık geliyordu. Tek yapmamız gereken, doğal sayı n yerine gerçel sayı x koymak: Böyle
düşününce x bir gerçel sayı olmak üzere, her x’e bir sayı karşılık gelmeli. Herhangi bir f(x)
fonksiyonu tam da bu değil midir?
7
“Eksiksiz” (complete) kompleks vektör uzaylarına Hilbert uzayı denir. Büyüklüğü sonlu vektörlerden oluşan her
vektör uzayı eksiksizdir, dolayısıyla da Hilbert uzayıdır. Hilbert uzayının ayrıntılarına girmeyeceğiz.
34
Böylece, her fonksiyon bir vektör olarak düşünülebilir. Her gerçel sayı x de bu vektörün bir
boyutuna karşılık gelir. f(x) fonsiyonu böyle bakıldığında sayılamaz sonsuzlukta boyuta sahip
bir vektördür.
Peki f(x) şeklindeki bu fonksiyon-vektörlerde iç çarpımı nasıl tanımlamak gerekir? Integralin
seri toplamlarının limit hali olduğunu göz önüne alırsak, (1.83)deki toplama işleminin yerini
integrale bırakacağını tahmin edebiliriz:
=
olduğuna göre, f(x) ve g(x) fonksiyonlarının iç çarpımını
=
(1.106)
şeklinde tanımlamak doğaldır.
Burada da yine yalnızca büyüklüğü sonlu olan, yani:
=
=
<∞
(1.107)
olan fonksiyonlar vektör uzayımızın bir elemanı olacaktır. Bu koşulu sağlayan fonksiyonlara
karesi entegre edilebilir (“square integrable”) da denir. Karesi entegre edilebilir fonksiyonlar
normalize edilebilir, yani 1’e eşit oalcak şekilde büyüklükleri ayarlanabilir. Normalize
edilebilir fonksiyonlardan oluşan vektör uzayı bir hilbert uzayıdır.
(1.85)’deki integralin sonlu olabilmesi için x → ±∞ için f(x) → 0 olmalıdır.
Kuantum mekaniğinde dalga fonksiyonlarını bu şekilde birer vektör olarak ele alacağız.
Büyüklüğü sonlu olan kompleks değerli fonksiyonlardan oluşan bir vektör uzayında
çalışacağız. Daha önce gördüğümüz sonlu boyutlu veya sayılabilir sonsuzlukta boyuta sahip
vektör uzaylarından ayırmak için bu uzayı kısaca fonksiyon uzayı olarak adlandıralım.
Fonksiyon uzayında diğer vektör uzayında yaptığımız analizleri yapabilmek için bu uzayda da
baz vektörleri, lineer işlemcileri, bu işlemcilerin öz-değer ve öz-vektörlerini bulmamız
gerekiyor. Artık vektörler birer fonksiyon olduğuna göre baz vektör ve öz-vektör yerine baz
fonksiyon ve öz-fonksiyon diyebiliriz.
1.20.
FONKSİYON UZAYINDA BAZ VEKTÖRLER
Vektör uzaylarında baz vektörler (1.81) ile, veya sonsuz boyutta (1.104)- (1.105) ile ifade
ediliyordu. Fonksiyon uzayında baz vektörleri bulmak için, (1.104)’ün reel sayılardaki
karşılığını düşünelim. Tamsayı n’in yerini reel sayı x almalı. k’inci baz vektör [n], ancak n = k
için sıfırdan farklı değere sahipti. Reel sayılara bunu tercüme edersek, k’ıncı baz fonksiyon
35
(x)’in değeri x ≠k için hep sıfır olmalı. Bu kez artık k tamsayı değil bir reel sayıdır, çünkü
fonksiyon uzayında reel sayı kadar boyut olduğundan, reel sayı kadar baz vektör olacaktır.
(1.104)’den farklı olarak, x = k için
(x)’in değerinin 1 olması iş görmez, sonsuz olmalıdır.
(x) =
koşullarını sağlayan bir fonksiyon bulmalıyız. Dirac delta fonksiyonu δ(x-x0) böyle bir
fonksiyondur:
δ(x-k) =
(1.108)
Baz vektörleri bulmuş gibi görünüyoruz, ancak burada bir eksik var; x = k’da nasıl bir sonsuza
gidiş olduğunu da tanımlamak gerek. Bu eksiği δ(x-k)’nin şu özelliği tamamlar:
(1.109)
Yani
), altında kalan alan 1 olacak şekilde tanımlanır 8.
Sonuç olarak fonksiyon uzayında baz fonksiyonlar şunlardır:
(x) = δ(x-k)
1.21.
(1.110)
FONKSİYON UZAYINDA İŞLEMCİLER
Sonlu boyutlu vektörler için matrisler bir lineer işlemci görevi görüyordu. Fonksiyon uzayında
matris yazma olanağımız yok. Matrislerin yerini tutacak lineer işlemciler bulmamız gerekiyor.
Lineer işlemcilerin sağlaması gereken koşullar denklem (1.24)-(1.26)’da tanımlanmıştı.
Fonksiyon uzayına H dersek, lineer işlemciler aşağıdaki koşulları sağlamalılar:
f(x) ϵ H
8
L [f(x)] ϵ H
(1.111)
Dirac delta fonksiyonu aslında matematiksel olarak bir fonksiyon tanımına tam olarak uymaz. Gevşek anlamda
fonksiyon olarak adlandırılsa da, tam olarak söylemek gerekirse bir fonksiyon değil bir “dağılım”dır.
36
L [f(x) + g(x)] = L [f(x)] + L [g(x)]
(1.112)
L [a∙f(x)] = a∙L [f(x)]
(1.113)
Bu koşulları sağlayan değişik işlemciler bulmak mümkündür. Örneğin x’in herhangi bir
fonksiyonu ile çarpma işlemi bir lineer işlemcidir. A(x), x’in bir fonksiyonu ise,
L [f(x)] = A(x)∙ f(x)
(1.114)
şeklinde tanımlanan işlemcinin (1.111) -(1.113) koşullarına uyduğunu görebiliriz. Bu
işlemcinin hermitik olması için (1.64)’e göre:
Görüldüğü gibi ancak
=
(1.115)
=
(1.116)
=
(1.117)
gerçel değerli bir fonksiyonsa (1.114) hermitiktir.
Türev ve integral lineer işlemlerdir. Bu nedenle foksiyonlar uzerinde türev alma işlemi de, bir
lineer işlemciye karşılık gelir. Ancak her türev alma işlemi Hermitik bir işlemci değildir.
L [f(x)] = c∙ f(x)
(1.118)
şeklinde bir türev işlemcisini ele alalım. Bu işlemcinin hermitik olması koşulu
=
(1.119)
ancak a bir gerçel sayı olmaz üzere, c = i∙a olması durumunda sağlanır9 (i =
9
=
=
∙
=
Kısmi integrasyon uygularsak:
∙
=
-
x→±∞ için f(x) = 0 olduğundan ilk terim sıfırdır.
∙
).
37
L [f(x)] = i∙a∙ f(x)
(1.120)
hermitik bir işlemcidir.
Fonksiyonlar üzerinde etkiyen işlemcilerin de öz-vektörleri ve öz-değerleri vardır. (1.114) ve
(1.120) işlemcilerinin öz-fonksiyonları bulunabilir. Bunu bir sonraki bölümde yapacağız.
Ancak bu öz-fonksiyonlar normalize edilemezler. Buna rağmen baz olarak kullanılabilirler ve
istediğimiz analizleri yapmaya elverişlidirler.
==
Hermitik olması için c = -
c = i∙a (a bir gerçel sayı)
38
2. KUANTUM MEKANİĞİ
2.1. BİR KARA KUTU OLARAK MİKRO-EVREN
Kuantum mekaniğinin temel özelliği, doğrudan algılayamayacağımız kadar küçük nesneleri
konu edinmesidir. Atomları, ne doğrudan gözle görebiliriz, ne de hareketlerini izleyebiliriz.
Bu nedenle kuantum mekaniğinin geçerli olduğu bölge tam bir kara kutu gibidir. Bu kara
kutuya mikro-evren diyeceğiz. Kuantum kuramının yapmaya çalıştığı şey, deyim yerindeyse,
bu kara kutu dışından yapılan bir takım ölçümlerle, kutunun içindekiler hakkında bilgi sahibi
olmaya çalışmaktan ibarettir. Mikro-evren hakkında elde ettiğimiz bütün veriler ancak bu
dolaylı ölçümler sonucudur.
Ne yazık ki bu dolaylı ölçümler bize arzu ettiğimiz her bilgiyi veremiyor. O nedenle de klasik
fizikte kullandığımız her kavramın kuantum kuramında bir karşılığını bulamamaktayız. Klasik
fizikte cisimler uzay-zamanda belli bir yörünge izlerler. Bunun sonucu olarak da her cismin,
herhangi bir anda konumu, hızı, ivmesi, hacmi, momentumu, açısal momentumu, enerjisi
vardır. Mikroevren kara kutusu içerisindeki cisimler için ise aynı şeyi söyleyemiyoruz: Bu
özelliklerin bazıları atomlar için hiç tanımlı değildir, bazıları ise tek başına tanımlı olmakla
birlikte, bir diğeriyle “aynı anda” tanımlanamamaktadır (mesela konum ve momentum gibi).
Kuantum kuramında bir özelliğin tanımlı olması için, kara kutu üzerinde yaptığımız deneylerle
ölçebilmemiz gerekiyor. Yoksa hiç ulaşamadığımız ve hakkında hiçbir şey söyleyemediğimiz
bir özelliğin varlığından söz etmek çok anlamlı olmayabilir. Dahası, klasik fizikte var olan
bütün özelliklerin kendilerini gözleyemesek bile mikro-evrende de var olduğu varsayımı
deney sonuçlarıyla çelişmektedir.
Mikro-evrende ölçülebilen özelliklere, gözlemle ulaşılabilir olmalarından yola çıkarak
“gözlenir” (ing. observable) adı verilir. Konum, momentum, açısal momentum, enerji gibi
özellikler, mikro-evrende de ölçülebilir özelliklerdir, dolayısıyla hepsi birer gözlenirdir. Öte
yandan klasik fizikte anlamlı olan her özelliği mikro-evrende gözlemek mümkün
olmamaktadır. Bunun tersine, mikro-evrende, klasik fizikte karşılığı olmayan “spin” diye yeni
bir özellik tanımlayabilmekte ve ölçebilmekteyiz. Spin de bir gözlenirdir.
Kuantum mekaniği yaparken, yalnızca gözlenirlerle çalışacağız. Gözlenir olmayan fiziksel
özelliklerle ilgilenmeyeceğiz.
2.2. DALGA FONKSİYONU:
Kara kutu içindeki atomlara dair bilmeyi umduğumuz her şeye ulaşamadığımızı söylemiştik.
Bu bilemediğimiz şeyler kuantum kuramının yetersizliğinden mi kaynaklanıyor, yoksa mikroevrende bunlar zaten tanımlı mı değiller tartışması, son yıllarda yapılan deneylerle artık
39
sonuca bağlanmıştır diyebiliriz: Bu özellikler mikro-evrende tanımlı değildirler. Atomlar
kafamızda canlandırdığımız gibi uzayda hareket eden minnacık küreler değildirler. Mikroevren kafamızda canlandırabileceğimiz bir şey değildir. (Kanımca, bunu evrim sürecinde
gelişen insan zihninin doğal bir yetersizliği olarak görmek en makul bakış açısıdır.)
Mikro-evrene dair umduğumuz her şeyi bilemiyorsak, bilebildiğimiz şeyler nelerdir? Mikroevrene dair bilebileceğimiz her şey dalga fonksiyonu veya durum vektörü adını verdiğimiz
yeni bir kavramda gizlidir. Dalga fonksiyonu ve durum vektörü kavramları özünde aynı şeye
karşılık gelirler. Vektör uzaylarını anlatırken, fonksiyonların da birer vektör olarak
görülebileceğinden söz etmiştik. Sonlu boyutlu uzaylarda çalışırken, vektör uzayının
elemanları gerçel sayı değerli fonksiyon değil, birer sonlu boyutlu vektör olduklarından, dalga
fonksiyonu yerine durum vektörü terimi daha yaygın kullanılır. Bu metin boyunca her iki
terim birbiriyle eşanlamlı olarak kullanılacaktır10.
Dalga fonksiyonunun klasik fizikte bir karşılığı yoktur. Dalga fonksiyonunun kendisi bir
gözlenir değildir; bir sistemin dalga fonksiyonunu "ölçemeyiz”. Dalga fonksiyonunu ancak
kuantum kuramının denklemleriyle (örneğin Schrödinger denklemiyle) çözebiliriz. Veya
yapılan bir deneyin sonucundan yola çıkarak kuantum mekaniğinin yasaları aracılığıyla
çıkarsayabiliriz.
Dalga fonksiyonunun kendisi bir gözlenir değildir ama gözlenirlerin değerlerine dair bilgiyi
barındırır. Bir sistemin dalga fonksiyonunu bulursak, o sistemin olası konum, momentum,
enerji değerlerini biliyoruz demektir. Bu cümledeki “olası” sözcüğü önemlidir: Dalga
fonksiyonu bize gözlenirlerin kesin değerlerini değil olası değerlerini verir. Kuantum
mekaniğine belirsizliği sokan da işte bu durumdur.
Bütün bu saydıklarımız nasıl olup bitmektedir? Bunun için kuantum kuramının matematiksel
yapısını bilmek gerekir. İyi bir lineer cebir bilgisiyle kuantum mekaniğinin işleyişini anlamak
hiç de zor değildir. İlk bölümde gerekli lineer cebir bilgisini sunmuştuk. Şimdi bunu kuantum
mekaniğinde nasıl kullandığımız görelim.
2.3. KUANTUM MEKANİĞİNİN TEMEL İLKELERİ:
Kuantum mekaniğinin prensipleri söyle özetlenebilir.
A1. Bir kuantum sisteminin dalga fonksiyonları bir vektör uzayındaki birim uzunlukta
vektörlere karşılık gelirler. Olası bütün dalga fonksiyonları bu vektör uzayının (Hilbert
uzayı) tamamını oluştururlar.
10
Dalga fonksiyonu, durum vektörünün konum bazındaki ifadesi olarak daha dar bir anlamda da
kullanılmaktadır. Biz burada kullanılan bazdan bağımsız olarak geniş anlamıyla kullanacağız.
40
A2. Her gözlenire, bu dalga fonksiyonları üzerinde işleyen Hermitik bir işlemci karşılık
gelir.
A3. Bir kuantum sisteminde bir gözlenirin ölçülmesi sonucunda elde edilecek değer ancak
o gözlenire ait işlemcinin öz-değerlerinden biri olabilir.11
A4. Dalga fonksiyonu, her bir gözlenirin ölçümü sonucunda hangi öz-değerin çıkacağına
dair bir olasılık dağılımı verir.
A5. Bu olasılık dağılımı şöyle bulunur: Gözlenirler hermitik işlemcilerle temsil
edildiğinden, bu işlemcilerin öz-vektörleri birbirine diktir ve Hilbert uzayı için bir baz
oluştururlar. Dalga fonksiyonu bu baza göre ifade edilerek her öz-vektöre karşılık
gelen katsayılar bulunur. Bu katsayının mutlak değer karesi o öz-vektöre karşılık gelen
öz-değerin çıkma olasılığıdır.
A6. Bir gözlenirin ölçülmesi dalga fonksiyonunu değiştirir: Yeni dalga fonksiyonu, ölçülen
değer hangi öz-değer ise, ona karşılık gelen öz-vektördür.
Bir kuantum sisteminin çözmek için, öncelikle gözlenirlerinin işlemcileri yazılır (A2). Sonra bu
işlemcinin öz-fonksiyonları ve öz-değerleri bulunur. En önemli basamak budur. Elde edilen
öz-değerler, ölçüm sonucunda elde edilmesi muhtemel değerlerdir (A3). Öz-fonksiyonlar ise
ölçüm sonucunda yeni dalga fonksiyonunun ne olacağını verir (A6). Daha sonra herhangi bir
dalga fonksiyonu bu öz-fonksiyonların oluşturduğu baz da ifade edilir (A5). Böylece dalga
fonksiyonu bilinen bir sistemde, söz konusu gözlenirin ölçümü sonucunda hangi öz-değerin
çıkacağına dair olasılık dağılımı bulunur (A4, A5). Kuantum kuramı bu olasılıklarda fazlasını
vermediğinden, olasılık dağılımını bulmak, gelebileceğimiz son noktaya gelmek anlamına
gelir.
2.4. KUANTUM MEKANİĞİNİN VEKTÖR UZAYI VE FİZİKSEL UZAY
Kuantum mekaniğinde konum, momentum, açısal momentum en yaygın kullanılan
gözlenirler arasındadır. Klasik fizikten biliyoruz ki, bunlar birer vektörel büyüklüktür.
Rölativistik olmayan fizikte, fiziksel uzay, 3 boyutlu bir vektör uzayı olarak ele alınır. Konum,
momentum, açısal momentum gibi vektörel büyüklükler de bu uzayda birer vektördürler.
Her birinin x, y, ve z bileşenleri vardır.
Fiziksel uzayı temsil eden bu üç boyutlu vektör uzayı ile, kuantum mekaniğinde kullandığımız
vektör uzaylarını birbirlerine karıştırmamak gerekir. Kuantum mekaniğindeki vektör uzayları
sonsuz boyutludur ve bu uzaydaki her bir vektör bir dalga fonksiyonuna karşılık gelir. Dalga
fonksiyonu ise deney sonuçlarına dair ihtimallerin bilgisini taşır, fiziksel uzaydaki vektörlerle
bir ilgisi yoktur. Spin gibi bazı gözlenirler sonlu boyutta uzaylarda çalışılabilir. (Örneğin
elektron, proton, nötron gibi atomu oluşturan parçacıkların spini için 2 boyutlu bir vektör
11
Bölüm 2.8’de göreceğimiz gibi öz-değerlerin ayrık olmaması durumunda bu aksiyomda bir düzeltmeye gitmek
gerekecek.
41
uzayı yeterlidir. Bir sonraki bölümde spin üzerinden kuantum mekaniğinin nasıl işlediğini
örnekleyeceğiz.)
2.5. İKİ BOYUTLU VEKTÖR UZAYINDA KUANTUM MEKANİĞİ: SPİN
Kuantum mekaniğinin en basit uygulaması spindir. Spin konusunu açısal momentum
bölümünde daha ayrıntılı olarak ele alacağız. Şimdilik, elektron, proton gibi ½ spine sahip
parçacıkların spin matrislerine kuantum mekaniğinin yukarıdaki kurallarını uygulayacağız.
Spin bir tür açısal momentumdur. Açısal momentum dönme hareketinden kaynaklanır v 3
boyutlu fiziksel uzayda vektörel bir büyüklüktür. Açısal momentumun yönü, dönme
eksenidir. Spin, vektör olması nedeniyle x, y ve z bileşenleri cinsinde ifade edilebilir:
S=
+
+
(2.1)
Bir elektronun herhangi bir doğrultudaki spini ölçüldüğünde, sonuç ya (
çıkar. Arada bir değer çıkması olası değildir.
aynıdır. A3 ilkesine göre,
-(
,
,
,
,
) ya da -(
)
’den hangisi ölçülürse ölçülsün durum
’nin her birini temsile eden matrisin öz-değerleri (
) ve
) olacaktır. Dolayısıyla 2 öz-değeri vardır; vektör uzayı da 2 boyutlu olmalıdır. Spin
bileşenlerini temsil eden matrisler de (2 x 2) matrisler olacaktır.
Spini yalnızca (
) ya da -(
) olabilen parçacıklara spin ½ parçacıklar denir. Çoğu kez
yazılmadan kısaca ½, ve (-½) denir. Yani bir parçacığın spininin ½ olduğu söylendiğinde
olduğu anlamına gelir. Elektron, proton, nötron, nötrino gibi parçacıklar ½ spinlidirler.
Spin 1 olan bir parçacık ise 3 değer alabilir: -ħ, 0 ve ħ (veya kısaca -1, 0 ve 1). Örneğin foton
spin 1 parçacıktır. Spin, teorik olarak 0 dahil tamsayı veya buçuklu pozitif değerler alabilir.
Bir spin ½ parçacığın alabileceği alabileceği yalnızca 2 değer olması, klasik fizikte hiç
karşılaşmadığımız türden, kuantum kuramına özgü bir durumdur. Aslında kuantum kuramına
adını veren de bu “kuantumlu”luk halidir. Klasik fizikte her şey bir süreklilik içindedir, oysa
kuantum kuramında bazı gözlenirler yalnızca “ayrık“(discete) değerler alabilmektedir. Spin
de bunlardan biridir.
Spin bileşenleri
,
,
, Pauli spin matrisleri
,
,
=
;
=
;
=
;
cinsinden şöyle ifade edilir:
(2.2)
42
Pauli spin matrisleri şunlardır:
,
,
birini
yerine genellikle
,
,
=
;
=
;
=
;
ile çalışacağız.
(2.3)
,
,
’ye geçmek için bunların her
ile çarpmak yeterlidir.
Her 3 matris de olması gerektiği gibi hermitiktir. Aslında bu yazım,
olarak kullanılmasına karşılık gelir. Birazdan görüleceği gibi,
’nin öz-vektörlerinin baz
’nin öz-vektörlerinin,
ve
olması bunun işaretidir.
Önce bu matrislerin öz-vektörlerini ve öz-değerlerini bulalım.
için:
∙u = λ∙u
∙u -
∙u = 0
(2.4)
det
=0
- 1 = 0; λ =± 1
= 1,
= -1
Bu öz-değerlere karşılık gelen öz-vektörler bulalım.
∙
= 1∙
=
(2.5)
Normalize edersek:
=
Benzer şekilde ikinci öz-vektör
(2.6)
43
=
(2.7)
olarak bulunur.
Aynı işlemleri
ve
için yinelersek, onların da öz-değerlerinin 1 ve -1 olduğunu görürüz.
için:
= 1,
=
= -1,
=
(2.8)
için:
= 1,
=
(2.9)
= -1,
=
bulunur.
Örneğin, spin dalga fonksiyonu v =
olan bir elektronun spinlerini ölçtüğümüzde elde
edeceğimiz sonuçların ne olacağına bakalım:
x yönündeki spin ölçümünün sonucunda ne elde ederiz? A3’e göre: Öz-değerleri 1 ve -1
olduğundan ya 1, ya da -1 sonucu çıkacaktır. Her birinin olasılığını bulalım.
A5’e göre önce dalgafonksiyonunu
v=
’in öz-vektörlerini baz alarak ifade edelim:
;
;
=
v=
∙
+
=
(2.10)
∙
=
=
=
=
=
=
(2.11)
44
A5’e göre ölçüm sonucunun 1 çıkma olasılığı
ve -1 çıkma olasılığı
‘dir. Bu dalga
fonksiyonuna sahip bir elektronun spininin x bileşeni ölçüldüğünde, sonuç yüzde elli ihtimalle
1, yüzde elli ihtimalle -1 çıkacaktır.
A6’ya göre, Eğer ölçüm sonucu 1 çıkarsa, yeni dalga fonksiyonu =
, -1 çıkarsa
olacaktır.
Şimdi x yerine y yönünde ölçüm yaparsak ne olacağına bakalım:
v=
;
;
=
v=
∙
+
=
∙
=
=
=
=
=
=
(2.12)
y yönünde spin ölçümü de, aynen x yönünde olduğu gibi, yüzde elli 1, yüzde elli -1 sonucu
verecektir.
Son olarak z yönünde ölçüm yaparsak ne olacağına bakalım:
v=
;
v=
;
=
∙
+
=
∙
(2.13)
=
=
= 1
=
=
=
Gördüğümüz gibi z yönündeki ölçüm kesin olarak 1 sonucunu verecektir. -1 verme olasılığı
sıfırdır.
Sonuç olarak dalga fonksiyonu
olan bir elektronun z yönündeki spininin 1 olduğu kesin
demektir. x ve y yönündeki spinleri ise tam olarak belirsizdir; her iki olası değerin çıkma
olasılığı da yüzde ellidir çünkü. Peki, z yönünde spinini ölçmeden önce x yönündeki spinini
ölçersek ne olur?
A6’ye göre dalga fonksiyonu değişecektir; ya =
ya da
olacaktır. O zaman z
yönünde yapılacak ölçümün artık kesin olarak 1 vereceğini söyleyemeyeceğiz. Diyelim x
45
ölçümünün sonucu 1 çıkmış olsun. Yeni dalga fonksiyonu
olacaktır. z ölçümünün
sonucu ise:
v=
;
v=
=
∙
;
+
=
∙
=
=
=
=
=
=
(2.14)
Yani artık z ölçümünün sonucu belirsizleşerek 1 ve -1 çıkma olasılığı eşitlenecektir.
Demek ki önce x yönünde yapılan ölçüm diğer yönlerde yapılan ölçümün sonucunu
etkilemektedir. spinin hem x, hem de y yönündek bileşenlerin aynı anda bilemiyoruz. x
yönündekini kesin olarak bilinirse y ve z yönlerdeki bileşenleri belirsizleşmekte, aynı şekilde y
veya z yönündekini bilinirse diğer yönlerdekiler belirsizleşmektedir.
Bunun nedeni, spinin x, y ve z yönlerdeki bileşenlerinin her birinin öz-vektörlerinin
birbirinden farklı olmasıdır. Eğer herhangi ikisinin öz-vektörleri aynı olsaydı, birini
ölçtüğümüzde ortaya çıkan yeni dalga fonksiyonu diğerinin de öz-vektörü olacaktı.
Dolayısıyla diğerini ölçtüğümüzde de yüzde yüz olaslıkla o öz-vektöre karşılık gelen öz-değeri
bulacaktık.
2.6. ÜNİTER İŞLEMCİLER
Baz vektörler vektör uzayındaki vektörleri ifade etmekte kullanılırlar, ancak unutulmamalıdır
ki, vektörler bir baz olmadan da vardırlar. Vektör uzayında bir iç çarpım tanımlanmış olduğu
sürece, bu vektörlerin büyüklükleri ve iki vektör arasındaki açı, bir baz olmadan da zaten
bellidir. Bu nedenle kullanılan bazdan bağımsızdırlar. Vektörlerin değişik bazlardaki ifadeleri
farklı olsa da, büyüklüleri ve iki vektörün dik olup olmadıkları her bazda aynı çıkar. Her
ikisinin hesabı da iç çarpıma dayanır. Baz değiştiğinde iki vektörün iç çarpımı aynı kalır.
Eğer bir işlemci, baz değişiminde olduğu gibi, vektörlerin iç çarpımını koruyorsa üniter bir
işlemcidir denir: Üniter işlemcileri genel olarak U ile göstereceğiz: Her u, v vektörü için
=
Buradan U’nun sağlaması gereken koşul bulunabilir:
(2.15)
, adjoint işlemci olmak üzere:
46
=
=
(2.16)
=I
Demek ki bir işlemcinin üniter olması için adjointi ile tersi aynı olmalıdır.
Aynen sayılar gibi, işlemcilerinde fonksiyonları hesaplanabilir. Örneğin bir işlemcinin karesi:
= ∙
= [ [ ]]
(2.17)
anlamına gelir. An de benzer şekilde hesaplanır. Polinom olmayan fonksiyonlar içinse seri
açılımlarından yararlanılabilir: Örneğin
=
(2.18)
=
(2.19)
açılımı işlemciler için kullanıldığında:
elde edilir.
Her hermitik işlemci A için
işlemcisinin üniter olacağını görebiliriz:
∙
olduğundan
’nın tersi
=1=I
dır. Aynı zamanda
=
aynı zamanda
(2.20)
’nın adjointidir. Dolayısıyla
=
(2.21)
üniterdir. Üniter işlemciler, A bir
hermitik işlemci olmak üzere,
U=
şeklinde ifade edilebilir. Üniter matrisleri momentum, enerji, açısal momentum gibi
gözlenirlerin işlemcilerini saptarken kullanacağız.
(2.22)
47
2.7. GÖZLENİRLER VE İŞLEMCİLERİ
Spin dışındaki diğer gözlenirler için geçerli vektör uzayı, bölüm 1.19’da sözünü ettiğimiz
fonksiyon uzayıdır. Bu uzayın elemanı olan vektörleri -yani dalga fonksiyonlarını- Ψ(x) ile
gösterelim. Buradaki x değişkeni herhangi bir reel sayı değişkendir. Dalga fonksiyonlarını
yazarken, bildiğimiz fiziksel uzay koordinatlarını değişken olarak kullanırsak, bu durumda x
uzay koordinatını yani konumu temsil eder. Ancak buna mecbur değiliz; istersek, örneğin
momentumu da değişken olarak kullanabiliriz. Bu durumda dalga fonksiyonunu, p
momentum değerini temsil eden reel sayı olmak üzere, Ψ(p) şeklinde de yazabiliriz.
Önceki bölümde gördüğümüz gibi, bir vektör uzayında çalışırken, baz vektörleri seçme
özgürlüğüne sahibiz. Hermitik operatörlerin öz-vektörleri, ortogonal olduklarından baz vektör
olarak kullanılmaya çok uygundurlar. Fonksiyon uzayında çalışırken, uzay koordinatını
değişken olarak seçmek, aslında baz olarak konum işlemcisinin öz fonksiyonlarını kullanmak
anlamına gelir. Momentum değerini değişken olarak seçmek ise, momentum operatörünün
öz-vektörlerini baz olarak kullanmak demektir. Konum bazında çalışırken dalga fonksiyonunu
Ψ(x) olarak ifade edeceğiz; Ψ(p) ise momentum bazında olduğumuzu gösterecek.
Gözlenirlerin işlemcilerinin ifadeleri hangi bazda olunduğuna bağlıdır. Yaygın olarak
kullanılan konum bazıdır. Bu bölümde, konum, momentum, enerji ve açısal momentum
operatörlerini konum bazındaki ifadelerini bulacağız.
Konum, momentum ve açısal momentum, bölüm (2.4)’te belirttiğimiz gibi vektörel
büyüklüklerdir. Bunların her bir bileşeni, ayrı bir gözlenir olarak ele alınır. Bu nedenle de her
bir bileşenin ayrı bir işlemcisi vardır. Yani tek bir momentum işlemcisi yerine, momentumun
x, y ve z bileşenlerine karşılık gelen px, py, pz işlemcileri vardır. Konum için x, y ve z, açısal
momentum için de Lx, Ly, Lz işlemcileri ayrı ayrı tanımlanır.
2.7.1. Konum:
Mikroevrendeki parçacıkların konumunu ölçmek mümkündür. Bu konum klasik fizikte hayal
ettiğimiz şekliyle, uzayda gezinen bir atomun konumuna birebir denk gelmez, yalnızca
“ölçüm anında” parçacığa bulunduğu bir yer atfetmeye yarar. Konum ölçülebilir olduğu için
“gözlenir”dir. Her gözlenir gibi bir işlemcisi olmalıdır.
Konum bazında olduğumuzdan, fonksiyon uzayının baz vektörleri aynı zamanda konum
işlemcisinin öz fonksiyonları olacaktır. Denklem (1.110) bize bu öz-fonksiyonların Dirac delta
fonksiyonları olduğunu söylüyordu. Demek ki konum öz-fonksiyonları:
(x) = δ(x-λ)
şeklindedir. λ burada konum işlemcisin öz-değerleridir.
fonksiyonu göstermektedir.
(2.23)
(x), λ öz-değerine karşılık gelen öz-
48
Bir parçacığın konumu ölçüldüğünde, uzayın her noktası parçacığın bulunabileceği olası bir
yerdir; Konum, spinin aksine, kuantumlu bir yapıya sahip değildir. Bu nedenle A3’e göre, λ
her gerçel sayı değeri alabilir. Demek ki konum işlemcisinin hem öz-değerlerini hem de bu özdeğerlere karşılık gelen öz-fonksiyonlarını biliyoruz. Denklem (1.84)’de gördüğümüz gibi, bu
bilgi sonlu boyutlu vektör uzaylarında işlemciyi (matrisi) bulmak için yeterliydi.
Denklem (1.114) ile verilen L [f(x)] = A(x)∙ f(x) işlemcisinin öz-vektörleri hesaplanırsa, Dirac
Delta fonksiyonu olduğu bulunur. A(x) = x alındığında öz-değerler bütün reel sayı λ’lar, öz
fonksiyonlar da (2.23) olduğu görülür. Dolayısıyla konum işlemcisi
x[f(x)] = x∙f(x)
(2.24)
şeklindedir. Üç boyutta konumun x,y ve z bileşenlerine karşılık gelen işlemcileri yazarsak:
x[f(x,y,z)] = x∙f(x,y,z)
y[f(x, y,z)] = y∙f(x,y,z)
(2.25)
z[f(x,y,z)] = z∙f(x,y,z)
Bu üç işlemcinin birbirleriyle sıradeğişimli olduğu açıkça görülebilir.
(Denklem (1.105)’in fonksiyon uzayındaki karşılığı düşünülürse, yukarıda bulunan sonuçla
örtüşür: (1.105)’de sonlu boyutlu vektörler için bu matrisin
= n∙
olduğunu
bulmuştuk.
matrisinin birim matris olduğu göz önüne alınırsa, bunun fonksiyon
uzayındaki karşılığı: x[f(x)] = x∙I∙f(x)= x∙f(x) olur.)
Fiziksel uzayda bir vektör olan konum işlemcisinin x, y ve z bileşenlerini belirledik. Üç boyutlu
konum işlemcisine dersek:
+
+z
(2.26)
olur. ( , ve , sırasıyla x, y ve z yönlerindeki birim vektörler)
Ψ(x) herhangi bir dalga fonksiyonu ise, konum ölçümü yapıldığında, x = λ noktasında bulma
olasılığı O(λ) ‘yı hesaplayalım. A3, A4 ve A5 kullanılarak:
2
O(λ) =
∙dx = Ψ(λ)
=
O(λ) =
2
Konum opearatörünün öz-vektörleri olan δ(x-λ) fonksiyonları normalize edilemezler:
(2.27)
49
→∞.
Kuantum mekaniği Hilbert uzayında fotmule edilmiş olmasına, Hilbert uzayı da normalize
edilebilir fonksiyonlardan oluşmuş olmasına karşın, konum ve momentum işlemcilerinin özfonksiyonları Hilbert uzayının birer elemanı değildirler. Bölüm 2.8’de ele alınacak olan bu
durum öz-değerlerin ayrık olmamasıyla ilgilidir.
2.7.2. Momentum:
Momentum parçacığın hareketini, yani uzaydaki konum değiştirmesini temsil eder. Dalga
fonksiyonu Ψ(x) olan bir parçacık düşünelim. Parçacığın konumunun “a” kadar kaydığını
düşünelim. Yeni dalga fonksiyonu Ψ(x+a) olacaktır. Böyle bir öteleme işlemi, fonksiyonların
altında kalan alanı ve birbirleriyle ilşkilerini aynen korur. Dolayısıyla üniter bir işlemdir. Bu
ötelemeyi yapan işlemciyi bulmaya çalışalım:
U[Ψ(x)] = Ψ(x+a)
(2.28)
Ψ(x+a)’nın seri açılımını yaparsak:
Ψ(x+a)=
(2.29)
=
Ψ(x)
Denklem (2.28) ile karşılaştırıldığında:
U[Ψ(x)] =
Ψ(x)
(2.30)
U=
bulunur. Denklem (2.22) gereğince,
= iA olmalı
(2.31)
Denklem (1.120)’de türev işlemcisinin ancak katsayısı sanal bir sayı ise hermitik olacağını
bulmuştuk. Momentum işlemcisi uzaydaki bu ötelemeyi temsil ettiğinden buradaki A
işlemcisine karşılık gelir. Türevin önündeki sanal katsayı da, kuantum kuramının imzası
diyebileceğimiz plank sabitidir:
50
Px = -iħ
(2.32)
Sağ taraftaki – işaretinin bir önemi yoktur; diğer işlemcilerin tanımı ona göre değiştirilmek
koşuluyla + da olabilirdi.
Aynı işlemler y ve z yönündeki ötelemeler için yapıldığında de momentum vektörünün y ve z
bileşenlerinin ifadeleri elde edilir:
Py = -iħ
(2.33)
Pz = -iħ
(2.34)
Üç boyutta momentum operatörü
p = px
+py∙ + pz∙
(2.35)
= λ∙ψ(x)
(2.36)
Momentum işlemcisinin öz-fonksiyonları:
Öz-değer denklemi
-i∙ħ∙
çözümü ise
ψ(x) =
(2.37)
Momentum işlemcisinin öz-fonksiyonları da normalize edilemezler. (bkz. Bölüm 2.8)
Herhangi bir dalga fonksiyonunun momentum özedeğerleri cinsinden açılımı ise:
ψ(x) =
(2.38)
=
=
Görüldüğü gibi, ψ(x) ile momentum uzayındaki açılım katsayıları
dönüşümlerine karşılık gelirler.
(2.39)
birbirlerinin Fourier
51
2.7.3. Enerji:
Momentum işlemcisi uzayda ötelemeler yaratarak parçacığın konumunu değiştiriyordu.
Enerji işlemcisi de zamanda ötelemelere karşılık gelir. Momentum işlemcisini bulurken izlene
adımlar yinelenirse, Enerji işlemcisi için benzer bir ifade bulunur; yalnızca konum değişkeni
x’in yerini zaman değişkeni t alır:
H = iħ
(2.40)
Şimdiye dek işlemcilerinin her sistem için sabit bir ifadesi olduğunu gördük. Çözmek
istediğimiz sistem ister bir atomun çekideğinin etrafındaki elektron olsun, ister atomdan
ayrılıp serbestçe dolaşan elektron olsun konum ve momentum işlemcileri aynıdır. Peki bize
her durum için değişik çözümler elde etmemize neden olacak fark nerede? Bu farklı çözümler
enerji işlemcisinin diğer işlemciler cinsinden ifadesini veren bir ek denklemle –Schrödinger
denklemi ile- elde edilecekler.
Klasik fizikte iki farklı sistemi birbirinden ayrı kılan şeyin sisteme uygulanan kuvvetler
olduğunu biliriz. Kuvvet potansiyel enerji yaratır. Dolayısıyla enerji denklemi sistemden
sisteme değişir. Kuantum mekaniğinde de Enerji, sisteme uygulanan kuvvete, dolayısıyla da
sistemin potansiyel enerjisine göre değişir.
Genellikle kuvvetler zamana değil, yalnızca konuma bağlıdırlar12. Bu kuvvetlerin yarattığı
potansiyel enerji de konumun bir fonksiyonudur. Enerjinin korunumu ilkesini kullanarak bir
sistemin toplam enerjisini kinetik ve potansiyel enerjileri toplamı olarak yazabiliriz:
H=
+
(2.41)
=
(2.42)
Klasik fizikte ki, v hız, p momentum olmak üzere
= ∙m∙
formülünde p yerine yukarıdaki momentum işlemcisini yazarsak:
=
∙(-i∙ħ∙
)∙(-i∙ħ∙ )
(2.43)
= -(
12
)
Örneğin kütleçekim kuvveti, iki kütle arasındaki uzaklığa bağlıdır. Kuvvetin zamanla değişmesi,
zaman içinde kütlelerin konumlarının değişmesinden dolayıdır.
52
elde ederiz.
Potansiyel enerjiyi U(x) ile gösterirsek:
= -(
)
+ U(x)
(2.44)
olur.
Denklem 2.36 ile birleştirisek:
H = iħ = = -(
)
+ U(x)
(2.45)
Bu işlemcilerin dalga fonksiyonuna uygulanmış halini yazarsak:
iħ ψ(x) = -(
)
+ U(x)∙ ψ(x)
(2.46)
Bu denklem Schrödinger denklemidir. Dalga fonksiyonunun zaman içindeki evrimini
betimler.
2.7.4. Açısal momentum:
Momentum uzaydaki ötelemelerin, enerji ise zamandaki ötelemelerin üreticisi olarak ele
alındı. Aynı yaklaşımla uzaydaki dönme hareketlerinin üreticisi ise tahmin edileceği gibi açısal
momentumdur. Vektörler uzayda hep birlikte döndürüldüklerinde ne büyüklükleri ne de
aralarındaki açılar değişmez. Dolayısıyla dönmeye karşılık gelen işlemci de üniter olmalıdır.
Bölüm 2.6 ve 2.7.1’deki basamakları izleyerek,açısal momentum operatörü J ve karşılık gelen
üniter işlemci için aşağıdaki ifadeler bulunur:
U=
(2.47)
J = -iħ
(2.48)
Kuantum mekaniğinde iki tür açısal momentum vardır: birincisi, klasik fizikte parçacıkların
herhangi bir eksen etrafında dönmesine karşılık gelen orbital açısal momentum( L) ve spin
(S). Toplam açısal momentum bu ikisinin toplamıdır.
J=L+S
(2.49)
53
Açısal momentum da fiziksel uzayda vektörel bir niceliktir. Herhangi bir dönme hareketi, x, y
ve z eksenleri etrafındaki dönmeler cinsinden yazılabilir. Spine daha önce kabaca
değinmiştik. Şimdi orbital açısal momentuma bakalım.
Bir cismi z ekseni etrafında dθ kadar döndürürseniz, x ve y doğrultularında
dx = -r∙sinθ∙dθ = -y∙dθ
dy = r∙cosθ∙dθ = x∙dθ
(2.50)
kadar hareket eder. z doğrultusunda sabit kalır. Buradan:
(2.51)
bulunur. Orbital açısal momentumun z bileşeni:
Lz = -iħ
(2.52)
olur. x ve y bileşenleri de:
Lx = -iħ
(2.53)
Ly = -iħ
Aynı sonuca açısal momentumun klasik fizikteki ifadesinden de ulaşılabilirdi:
L=rxp
(2.54)
Buradaki çarpma işlemi vektörel çarpımdır. r ve p yerine konum ve momentum
operatörlerini yukarıdaki ifadeleri konulduğunda yine (2.52) ve (2.53) elde edilir.
Dönme hareketinin öteleme hareketlerinden önemli bir farkı vardır: Bir cismi önce x sonya y
doğrultusunda ötelemekle, önce y sonra x doğrultusunda ötelemek arasında bir fark yoktur.
Momentumun x , y ve z bileşlenleirne karşılık gelen işlemciler sıradeğişimli olması bununla
ilgilidir. Oysa bir cismi önce x ekseni sonra y ekseni etrafında döndürmek ile, önce y sonra x
ekseni etrafında döndürmek farklı sonuç verir. (Elinize aldığınız bir kibrit kutusuyla
deneyebilirsiniz). Bundan dolayı, Lx, Ly ve Lz ‘nin sıradeğişimli olmamasını beklenir. Gerçekten
öyledir de. Yukarıdaki açık ifadeleri kullanılarak
[Lx, Ly+ = iħ Lz
(2.55)
54
[Ly, Lz+ = iħ Lx
[Lz, Lx+ = iħ Ly
olduğu görülebilir.
Lx, Ly ve Lz birbirleriyle sıradeğişimli olmasalar da, her biri
ile sıradeğişimlidir:
= Lx2 + Ly2 + Lz2
Sıradeğişimli işlemcilerin öz-fonksiyonları ortak olduğundan,
(2.56)
ile L’nin bileşenlerinden
birinin ortak öz-fonksiyonları bulunabilir13.
’nin öz-vektörlerini bulmak çok kolay değildir. Dönme hareketi doğası gereği küresel
simetri yarattığından küresel koordinatlarda çalışmak kartezyen koordinatlara göre daha
uygundur. (Bir küreyi hangi eksende döndürürseniz döndürün aynı kalır) . ’nin özfonksiyonları küresel harmonikler adı verilen fonksiyonlardır.
Açısal momentumun diğer işlemcilerden önemli bir farkı öz-değerlerinin her zaman ayrık
olmasıdır. Konum ve momentum öz-değerleri her zaman süreklidir. Enerji öz-değerleri ise,
eğer incelenen parçacığa uygulan kuvvetler onu uzayın belli bir bölgesine hapsedecek
şekildeyse ayrık, değilse süreklidir. Oysa açısal momentumun öz-değerleri her zaman ayrıktır.
Bunun altında yatan fiziksel nedenler muhtemelen çok derinlere uzanmaktadır, ancak
matematiksel olarak şöyle açıklanabilir: Dönme hareketi kendisini yineler, yani belli bir açı
kadar döndürüldüğünde (örneğin 360 derece) orijinal konumuna gelir. Öz-fonksiyonların
Ψ(θ) = Ψ(θ + ) koşulunu sağlaması gerekir, ki bu da çözüm kümesini kısıtlar 14. Enerji
operatörü durumunda da, parçacığın belli bir uzay bölgesinde hapsolmuş olası ( bu bölgenin
geniş veya dar olması fark etmez) x sonsuza giderken Ψ(x)’in sıfır olması anlamına gelir; bu
da çözüm üzerinde benzer bir kısıtlama yaratarak öz-değerler kümesin ayrık bir kümeye
indirger.
2.8. NORMALİZE EDİLEMEYEN ÖZ-FONKSİYONLAR
Konum ve momentum işlemcilerinin öz-fonksiyonlarının normalize edilemediğini, dolayısıyla
Hilbert uzayının bir elemanı olmadığını gördük. Dalga fonksiyonu aslen bir olasılık dağılımı
olduğu için normalize edilebilmeleri şarttır; çünkü büyüklüklerinin karesi toplam olasılığı verir
Burada şu soru akla gelebilir: L2 ile Lx, L2 ile Ly , ve L2 ile Lz ‘nin öz fonksiyonları ortak ise, bu Lx, Ly, ve
Lz’nin öz fonksiyonların da ortak olduğu anlamına gelmez mi? Oysa bu üçü sıradeğişimli olmadığından
öz-fonksiyonları ortak olamaz. Bu sorunun yanıtı, çakışan özdeğerler nedeniyle, L2’nin öz-fonksiyon
kümesinin Lx, Ly ve Lz’nin her birinden daha geniş olmasında yatar. Bunlardan bir kısmı Lx ile, bir kısmı
Ly ile bir kısmı da Lz ile ortaktır, ama bu üç küme kesişmez.
14
açısı 2∙π (360°) olmak zorunda değildir. Bu da mikroevrende “uzay”ınmakroevrendeki bildiğimiz
uzaydan farklı düşnmemiz gerektiğinin bir göstergesidir.
13
55
ve 1’e eşit olmalıdır. Normalize edilemeyen bir fonksiyon olasılık dağılımı olamaz dolayısıyla
da dalga fonksiyonu değildir.
Burada bir çelişki var gibi görünebilir: A3’e göre ölçüm sonucunda sistemin dalga fonksiyonu
ölçülen gözlenirin özfonksiyonlardan birine indirgeniyordu. Oysa konum ve momentum
işlemcilerinin özfonksiyonları Hilbert uzayının bir elemanı olmadıklarından dalga fonksiyonu
şartlarını yerine getirmiyorlar. O zaman örneğin konum ölçümü sonucunda sistemin dalga
fonksiyonu nedir? A3 geçerli değil midir?
Bu durum öz-değerlerin ayrık olmamasıyla ilgilidir ve aslında A3’te bir düzeltmeyi gerekli
kılar. Öz-değerler ayrık olmayıp reel sayı sürekliliğinde olduğunda, ölçüm hassasiyeti
sorunuyla karşılaşılır. Önce bunu açıklayalım: Tam anlamıyla hassas bir ölçüm yapmak sonsuz
basamaklı bir hassasiyet gerektirir ki, bu da mümkün değildir. Örneğin bir elektronun belli
bir referans noktasına göre konumunun 8.2 nm olarak ölçüldüğünü varsayalım. Bu konumun
tam olarak 8.20000000000…. nm. olduğu anlamına gelmez. Daha hassas ölçümler mesela
8.21 nm olduğunu gösterebilir. Ölçüm sonucu aslında 8.2 nm etrafında bir çan eğrisidir. Daha
hassas her yeni ölçüm bir veya birkaç basamak ekleyebilir, ama hiçbir zaman sonsuz
hassasiyette bir ölçüm yapılamaz. Yani ideal bir konum ölçümü yapmak mümkün değildir,
ideal olmayan ölçümler sonucunda da dalga fonksiyonu konum özfonksiyonuna indirgenmez,
onun yerine ölçüm belirsizliğinin sonucu olan çan eğrisine dönüşür. Bu eğri normalize
edilebilir ve dalga fonksiyonu Hilbert uzayının bir elemanıdır. Aynı şey momentum için de
geçerlidir.
Normalize edilemeyen bu öz-fonksiyonlar, dalga fonksiyonu olmasalar bile, baz vektörler
olarak vazgeçilmez bir işlev görürler. Dalga fonksiyonu konum veya momentum bazında ifade
edildiğinde bu baz vektörler cinsinden yazılmış demektir. 15
Öz-değerleri ayrık olan gözlenirlerin öz fonksiyonları her zaman normalize edilebilir. Bu
durum, ayrık öz-değer durumlarında ideal ölçüm yapmanın mümkün olmasıyla uyum
içerisindedir.
2.9. SÜPERPOZİSYON
Dalga fonksiyonunun, genel halinde, sistemin öz-fonksiyonlarının toplamı olarak yazıldığını
gördük (A5). Aynı zamanda, bir gözlenirin kesin değerini bilmenin ancak sistemin dalga
fonksiyonu o gözlenirin öz fonksiyonlarından biri ise mümkün olduğunu da gördük (A3, A5,
A6). Bunu şu şekilde yorumlamak mümkün: Yalnızca dalga fonksiyonu bir öz-fonksiyon
olduğunda o gözlenirin belli bir değere sahip olduğu söylenebilir. Örneğin parçacığın belli bir
konumda olduğunu söylemek ancak dalga fonksiyonu konum özfönksiyonlarından birine
15
Dalga fonksiyonları ile baz vektörler arasındaki bu ayrımı vurgulamak için, genellikle iç çarpım da birinci
konuma gelen vektörün Hilbert uzayının bir elemanı olma şartı aranmaz. Baz vektörler hep birinci konumda yer
alır. Bu metinde böyle bir ayrım yapmayacağız
56
eşitse sözkonusu olabilir. Oysa genel olarak dalga fonksiyonu, tek bir öz-fonksiyona eşit
olmak yerine, değişik öz-fonksiyonların bir toplamı halindedir. O zaman parçacığın aynı anda
bir çok değere sahip olduğu gibi bir durum ortaya çıkmaktadır. Buna süperpozisyon denir.
Örneğin, parçacığın konumu değişik konum öz-fonksiyonlarının bir toplamı (süperpozisyonu)
olarak yazıldığında, parçacık aynı anda bu konumların her birinde duruyormuş gibi davranır.
Ünlü çift yarık deneyinde, parçacığın dalga fonksiyonu birinci ve ikinci delikten geçmeye
karşılık gelen iki öz-fonksiyonun toplamı olarak yazılabilir. Bunun sonucunda, sanki aynı anda
her iki delikten de geçiyormuş gibi kendisiyle girişim yapar.
Süperpozisyon, vektörlerin baz vektörlerin toplamı cinsinden yazılabilmesinin doğal bir
sonucudur. Baz vektörler herhangi bir gözlenirin öz-fonksiyonları olarak seçildiğinde, bu
toplama süperpozisyon adı verilir. Dalga fonksiyonu o gözlenirin değişik öz fonksiyonlarının
bir süperpozisyonudur. Ya da diğer bir ifadeyle, o gözlenirin değeri, değişik öz-fonksiyonlara
karşılık gelen öz-değerlerin hepsinin bir süperpozisyonu halindedir.
İki gözlenirin işlemcileri sıradeğişimli değilse, öz fonksiyonlarının ortak olmadığını gördük.
Dalga fonksiyonu birinci gözlenirin bir öz-fonksiyonu ise, ikinci gözlenirin öz-fonksiyonları
cinsinden yazıldığında, tek bir öz-fonksiyona eşit olmayıp, bir çok öz-fonksiyonun toplamı
halinde yazılacaktır. Yani süperpozisyon halinde olacaktır.
2.10.
DOLANIK DURUMLAR (ENTANGLEMENT)
İki parçacıktan oluşan bir sistem düşünelim. Tek tek ele alındığında her bir parçacığa ait dalga
fonksiyonlarının oluşturduğu uzaylar V1 ve V2 olsun. Ne V1 ne de V2 iki parçacıktan oluşan
sistemi incelemek için yeterli değildir. Örneğin V1’deki vektörler ikinci parçacığa dair herhangi
bir bilgi barındırmazken, V2 dekiler de birinci parçacığa karşı ilgisizdir. Bu durumda bölüm
1.17’de ele alınan V1 ⊗V2 şeklindeki çarpım vektör uzayları uygun bir araçtır.
Örnek olarak bölüm 2.5’de ele aldığımız spini düşünelim. Bir elektronun spini 2 boyutlu bir
vektör uzayında ifade edilir. İki elektron olduğunda 4 boyutlu bir vektör uzayı gerekir. Bu 4
boyutlu vektör uzayını, her biri bir elektronun spinini temsil eden 2 tane 2 boyutlu uzayın
çarpım uzayından elde edebiliriz.
Birinci elektronun spin uzayı V1 , ikicisinin ki de V2 olsun. (V1 ⊗ V2) uzayını iki elektronlu
sistemin spini için kullanacağız. Her iki elektron için de, Sz‘nin öz-vektörlerini baz olarak
kullanalım. V1’de bu bazdaki herhangi bir dalga fonksiyonu
olsun. Bildiğimiz gibi,
, Sz1 ‘nin (birinci parçacığın Spin z bileşeninin) alabileceği ½ ve -½ değerlerinin bir
süperpozisyonunu ifade eder. V2 ‘deki
de Sz2 için ynı şeyi ifade eder. İki parçacık
57
birlikte düşünüldüğünde, her iki parçacığa ait dalga fonksiyonları birleştirilip, tensör çarpımı
olarak
şeklinde ifade edilebilir. Bu yeni uzayda
,
olmak üzere,
ve
,
,
(2.57)
baz vektörler olarak iş görürler.
İki parçacıklı sistemin spin durumu, bu dört baz vektörün lineer kombinasyonu olarak ifade
edilir. Örneğin, sistemin dalga fonksiyonu (durum vektörü)
(2.58)
ise, her iki parçacığın da spininin z bileşeni ½ olma olasılığı
olma olasılığı da
, birincinin ½, ikincinin -½
demektir. Diğer ihtimaller sıfırdır.
Bir bileşik sistemde, dalga fonksiyonu (2.57)deki baz vektörlerin herhangi birine eşit olmayıp,
bunların bir kombinasyonu şeklinde olmasına dolanıklık durumu denir.
İşlemcilerin de, vektörler gibi tensör çarpım olarak tanımlandığını Bölüm 1.17’de görmüştük:
Kısaca özetleyelim: Örneğin A⊗B, A işlemcisinin birinci parçacığa, B işlemcisinin ise ikinci
parçacığa etkiyeceğini gösterir.
A⊗B(
=
(2.59)
Yalnızca birinci parçacığa etkiyen bir işlemci A⊗I ile, yalnızca ikinci parçacığa etkiyen işlemci
ise I⊗B ile gösterilir. I birim işlemci demektir ve etkidiği vektörü etkilemeden aynı bırakır.
Örneğin yukarıdaki sistemde Sz1 ‘i yani birici parçacığın z yönündeki spinini ölçen işlemci
Sz1⊗I , ikinci parçacığınkini ölçen ise I⊗ Sz2 ‘dir.
Dolanık durumların sıra dışı özelliklerini görmek için dalga fonksiyonunun baz vektörler
cinsinden ifadesi
(2.60)
olan bir sistemi ele alalım. Bu sistemde Sz1 ölçümü yapılsın.
Sz1⊗I∙
=
Sz1⊗I∙
(2.61)
58
=
[Sz1⊗I∙
Sz1⊗I∙
(2.62)
(2.63)
]
(2.64)
(2.64)deki birinci terim Sz1 ölçümünün sonucunun ½ çıkmasına, ikinci terim ise -½ çıkmasına
karşılık gelir. Sonuç ½ çıkarsa ölçüm sonrası dalga fonksiyonu
olur. dalga fonksiyonunun
olması Sz2 ‘nin -½ ,
, -½ çıkarsa
olması ise ½ değerine
sahip olduğunu gösterir. Demek ki birinci parçacığın spin ölçümünün sonucu ikinci parçacığın
spinini belirlemektedir: İkinci parçacığın spini, ölçüm sonucu ½ çıkarsa -½, -½ çıkarsa ½
olacaktır.
Dolanık durumdaki sistemde, parçacıkların tek tek konumları birbirlerinden çok uzak yerlerde
olabilir. Dolanık olmaları uzayda birbirlerine dolanmış oldukları anlamına gelmez. Çoğu
zaman konumları hakkında hiç bir bilgimiz yoktur; bazı durumlarda ise konumları
birbirlerinden çok uzak olabilir. Buna rağmen biri üzerinde yapılan ölçüm diğerini anında (ışık
hızı gibi bir sınır da tanımadan) etkilemektedir. Bu parçacıklar uzaydaki konumlarından
bağımsız olarak, iki ayrı parçacık değil, sanki tek bir bütünmüş gibi davranırlar. Biri üzerinde
ölçüm yapıldığı anda bu dolanıklık durumu bozulur ve bağımsız davranmaya başlarlar.